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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。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。
连续属性离散化算法研究综述
【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。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间
【机 构】
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广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术系,广东外语外贸大学信息学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2014年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61070061)
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