基于Cramer's V的连续属性离散化算法

• 作 者: 郭启铭 樊玮
• 机 构: 中国民航大学软件技术研究中心
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2008年4期
• 关键词: 连续属性 离散化 分类 continuous attribute discretization classification
• 基金项目: 国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合基金资助项目（60672173）,中国民航大学博士研究启动基金资助项目（QD03X14）

在类一属性相关离散化方法的基础上，提出一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法CVM，该方法利用统计学中的Cramer’s V来量化类一属性相关度，以保证离散后的类一属性相关度最大。与CADD和CAIM算法的实验比较以及对离散化后的数据进行C4．5分类测试，表明CVM算法性能良好，其离散化的数据明显地提高了分类器的预测精度。