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有效判别决策表中离散化后样本数据的类型对于对后继阶段的机器学习和数据挖掘过程具有非常重要的意义．本文提出了一种基于属性重要性和样本信息熵的数据类型判别方法，并利用人工改造的一部分UCI数据库进行了模拟试验，结果表明方法是有效的，识别样本数据的准确率较高、识别错误率和拒识率较低．
基于属性重要性和样本信息熵的多连续属性离散化后处理方法
【摘 要】
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有效判别决策表中离散化后样本数据的类型对于对后继阶段的机器学习和数据挖掘过程具有非常重要的意义．本文提出了一种基于属性重要性和样本信息熵的数据类型判别方法，并利用人
【机 构】
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内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,大连医科大学
【出 处】
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内蒙古民族大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年2期
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