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论文研究-一种新的无监督连续属性离散化方法.pdf
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2019-09-11
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提出了一种基于聚类方法的无监督连续属性离散化算法,称为CAMNA(Clustering and Merging on Numerical Attribute)算法。CAMNA算法通过聚类过程将数值值域划分为多个离散区间,根据类分布的指导信息优化合并相邻区间,实现理想的离散方案。通过实验证明该算法在保持执行效率较高的前提下,离散结果更加合理,生成的决策树结构简单,获得较少的分类规则,分类准确率也有提高。
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