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连续属性离散化问题是机器学习的重要方面,是数据预处理问题之一。提供的基于动态层次聚类的离散化算法是层次聚类算法的一种改进。对该算法进行定性分析—对随机采集数据根据相似度进行聚类分析,得到论域的一种划分。通过实验表明,基于动态层次聚类的离散化算法对连续属性的划分更加合理,更加有效。
基于动态层次聚类的离散化算法的研究
【摘 要】
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连续属性离散化问题是机器学习的重要方面,是数据预处理问题之一。提供的基于动态层次聚类的离散化算法是层次聚类算法的一种改进。对该算法进行定性分析—对随机采集数据根据相似度进行聚类分析,得到论域的一种划分。通过实验表明,基于动态层次聚类的离散化算法对连续属性的划分更加合理,更加有效。
【机 构】
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武夷学院计算机科学与工程系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2009年10期
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