【摘 要】
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连续属性的离散化一般是做为机器学习、数据挖掘的一项重要的预处理步骤,针对离散化问题,研究者们提出了诸多方法,例如早期的等宽等频算法及后来的利用遗传算法进行离散化等
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连续属性的离散化一般是做为机器学习、数据挖掘的一项重要的预处理步骤,针对离散化问题,研究者们提出了诸多方法,例如早期的等宽等频算法及后来的利用遗传算法进行离散化等。根据离散化过程中是否应用了类别信息,把离散化算法分为监督的离散化算法和非监督的离散化算法。本文首先介绍了连续属性离散化的评价标准、几种经典的离散化方法及粗糙集的相关知识；其次着重介绍了NBC聚类算法的算法思想及及基本概念,并结合粗糙集理论,提出了一种基于NBC的离散化算法ADBNBC(Algorithm for Discretization of Continuous Attributes Based on NBC Clustering)。最后本文对不同的离散化方法进行实验比较和分析,通过比较实验说明了该算法的有效性。
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