【摘 要】
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例外挖掘是一项有趣的知识发现任务。现有的例外挖掘算法主要基于数据的所有属性检测数据集中的例外。本文针对高维数据的稀疏性,提出了连续数据上基于贝叶斯网(BN)子空间例
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例外挖掘是一项有趣的知识发现任务。现有的例外挖掘算法主要基于数据的所有属性检测数据集中的例外。本文针对高维数据的稀疏性,提出了连续数据上基于贝叶斯网(BN)子空间例外挖掘,以及基于属性重要性的连续数据离散化方法。
Excavation of the exception is an interesting task of knowledge discovery. Existing exception mining algorithms detect exceptions in the data set primarily based on all the attributes of the data. In this paper, according to the sparsity of high-dimensional data, a continuous data discretization method based on Bayesian Network (BN) subspace mining on continuous data and attribute importance is proposed.
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