【摘 要】
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在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响
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在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器(CCRI SBC).为克服人为指定属性个数易于导致的分类结果随意性,采用贝叶斯信息准则来自动确定最优属性个数.为使CCRI SBC能够处理含有连续变量的数据集,提出等频类别依赖最大化离散化方法,具有分类准确率高和离散化时间短的优点.UCI数据集的实验结果表明,本文方法能够有效处理离散和连续高维数据的分类问题.
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