【摘 要】
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主要研究的是归纳式学习中连续型样本数据的分组问题。在归纳式学习方法中，对样本数据的不同分组会直接影响到所生成的反映变量间相互关系的规则，从而影响到对新样本的识别效果
【机 构】
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清华大学经济管理学院, 北京 100084清华大学经济管理学院,;
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主要研究的是归纳式学习中连续型样本数据的分组问题。在归纳式学习方法中，对样本数据的不同分组会直接影响到所生成的反映变量间相互关系的规则，从而影响到对新样本的识别效果。特别是对样本数据为连续型的数据的分组问题，目前尚未得到很好的解决。本文在类相关离散化方法的基础上，提出了用极大熵法进行初始区间划分，用多因素优选法调整区间的边界，二阶概率统计检验与实际意义相结合进行区间合并的一整套划分区间的方法，并用本文建立的新方法体系对中国宏观经济的某些指标间的相互关系进行了分析，取得了良好的效果。
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