【摘 要】
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离散化算法将连续属性的取值范围划分为很多个小的区间,每个区间都对应着自己的离散化符号,合理的离散化能够更准确的表达信息。本课题研究并实现了一种基于信息熵的离散化算
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京信息科技大学计算机学院单位,北京信息科技大学计算机学院单位
【基金项目】
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本项目得到网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题资助,促进高校内涵发展–科研水平提高项目(5221823410)资助
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离散化算法将连续属性的取值范围划分为很多个小的区间,每个区间都对应着自己的离散化符号,合理的离散化能够更准确的表达信息。本课题研究并实现了一种基于信息熵的离散化算法,通过赋予断点信息熵来度量断点的重要性从而对集合S进行划分。首先计算连续的属性的候选断点属性集,其次从候选断点集合中选取一个使信息熵最小的断点加入到断点集合中,该断点把集合S分成了两个部分,之后对于每一个子集合确定断点直到对于集合S的划分足够表达不同信息,满足最小区分长度准则完成。本文最后用实验验证了此算法的正确性和有效性,并对多组数据进行了测
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