【摘 要】
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连续特征值离散化在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域显得尤为重要。目前,现有的离散化方法主要处理低维数据,然而,现实世界中往往存在的是高维非线性数据。基于此,提出一
【基金项目】
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广东省省级教学管理A类课题(20120101005),广东省经济和信息化委员会项目(20121011
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连续特征值离散化在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域显得尤为重要。目前,现有的离散化方法主要处理低维数据,然而,现实世界中往往存在的是高维非线性数据。基于此,提出一种基于改进局部线性嵌入(LLE)的高维数据离散化方法——ILLE-HD3方法。首先,通过考虑数据的类信息对LLE方法进行改进,使其有效降维,以便于数据在低维空间中离散化。其次,在降维的基础上,提出了基于差异-相似集合(DSS)的连续特征值离散化算法,该算法利用类与特征之间的关联程度来决定连续域中断点的选取位置,并通过DSS理论定义分类错误标准,
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