【摘 要】
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数据预处理包含相关性分析、数据清理和数据归约三个子模块.相关性分析子模块通过计算类别属性和非类别属性问的相关性,剔除与分类任务无关或关系不密切的属性;数据清理子模
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数据预处理包含相关性分析、数据清理和数据归约三个子模块.相关性分析子模块通过计算类别属性和非类别属性问的相关性,剔除与分类任务无关或关系不密切的属性;数据清理子模块重点实现空缺值处理、噪声数据清除和不一致数据清理三种功能,保证了分类工作不会受到数据质量的影响;数据归约子模块运用概念分层技术,将较低层的数值概念转换成较高层的集合概念,使得概化后的数据更有意义,更易理解,计算所需的工作量更小.分类学习模块是DMDBClassifer的核心模块.我们在综合分析比较了各种主流分类方法的基础上,选择了综合性能较好的决策树分类方法,并重点针对处理连续型属性的问题,对SPRINT算法进行了改进,提出了SPRINT_ PLUS算法.它通过区间划分、评估、筛选和局部逐一搜索等策略,克服了SPRINT算法中处理连续型属性计算量过大的缺点,使得计算量减小,可扩展性比SPRINT算法得到增强,效率得到了提高.评估模块采用了较为常用的10-折交叉确认方法,保证了评估结果的误差不会过大.
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