【摘 要】
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在数据挖掘和机器学习研究中，许多算法以离散值为处理对象，常常需要对连续属性进行离散化。由于正态分布的广泛性，本文提出一种基于正态分布的近似等频离散化方法。该方法实现简
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673191);广东省高等学校自然科学研究重点项目(06Z012);广东外语外贸大学科研创新团队项目(GW2006-TA-005)
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在数据挖掘和机器学习研究中，许多算法以离散值为处理对象，常常需要对连续属性进行离散化。由于正态分布的广泛性，本文提出一种基于正态分布的近似等频离散化方法。该方法实现简单，关于数据集大小具有线性时间复杂度，适用于大规模数据集。在许多数据集上与文献中多个离散化方法进行了对比测试，实验结果表明，提出的无指导的离散化方法是有效、可行的。
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