属性离散化

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属性离散化

: 一种基于熵的连续属性离散化算法1 摘要:连续属性离散化的关键在于合理确定离散化划分点的个数和位置。为了提高无监督离散化的效率 ,给出一种基于熵的连续属性离散化方法。该方法利用连续属性的信息量
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：214KB 上传时间：2022-08-03

: 论文研究-一种新的基于连续属性离散化的属性约简方法.pdf 通过将连续属性离散化和属性约简结合起来，首先对连续型的属性列进行离散化，得到新的决策表；然后再对新的决策表作属性约简,解决了属性约简过程中由于不考虑连续属性而无法求出准确约简属性的问题。最后通过具体...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：330KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-.连续属性离散化算法比较研究.pdf 探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法，并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明，数据集离散化的效果不仅取决于使用算法，而且与数据集连续属性的分布...
评级：0 浏览量：178 收藏量：0 资源大小：158KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于词出现和信息增益的连续属性离散化方法.pdf 针对机器学习领域中的诸多优秀算法只能处理离散属性的特点，提出一种基于词出现和信息增益相结合的多区间连续属性离散化方法（multi-interval discretization based on term presence and information gain，MTPIG）...
评级：0 浏览量：198 收藏量：0 资源大小：583KB 上传时间：2019-07-22

: 一种新的用于连续值属性离散化的约简算法础上给出一个新概念——候选核, 并提出一种新的用于连续值属性离散化的约简算法——基于候选核的启发式约简算法(简称 BCC) 。该算法可以寻找到能对所有属性进行离散化的约简。实验表明, 所提出的 BCC ...
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：203KB 上传时间：2021-01-15

: 粗糙集连续属性离散化的k均值方法为在应用粗糙集理论处理数据时,对连续属性进行离散化预处理,采用k均值算法对连续属性进行离散化的方法,将属性无监督聚类成两类.通过在UCI数据库上选取的4组数据进行实验,首先离散化,再通过粗糙集约简,最后使用k NN(k...
评级：0 浏览量：240 收藏量：0 资源大小：613KB 上传时间：2020-06-28

: 基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法 (2007年) 连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论...将冗余的断点去掉，从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并通过实例分析验证了算法的有效性和实用性。
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：148KB 上传时间：2021-05-22

: 论文研究-基于对象分布的连续属性离散化方法.pdf 为了利用信息系统对象在数据空间中分布，通过对对象的模糊聚类，计算每一类在坐标轴上的统计值。利用正态概率分布特性，引入重叠度和空隙度选取合适的概率，确定最优的区间端点，实现连续属性离散化。
评级：0 浏览量：152 收藏量：1 资源大小：196KB 上传时间：2019-07-22

: 基于遗传算法的数量属性离散化算法 (2004年) 提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下,基于聚类思想,利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法―――遗传C均值算法.该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性,对训练样本根据其每一属性值进行聚类,将样本划分为...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：299KB 上传时间：2021-05-17

: 连续属性离散化算法比较研究* (2007年) 探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法，并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明，数据集离散化的效果不仅取决于使用算法，而且与数据集连续属性的分布...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：61KB 上传时间：2021-05-24

: PIE：实值属性离散化方法及应用提出一种基于概率与信息熵理论的实值属性离散化方法，综合考虑了各对合并区间之间的差异性；该方法利用信息熵衡量相邻区间的相似性，同时考虑离散区间大小和区间类别数对学习精度的影响，并通过概率的方法得到了这两...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：333KB 上传时间：2020-10-20

: python零基础学习篇数据处理-课程2.4 数据连续属性离散化.mp4 python零基础学习篇数据处理-课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
评级：0 浏览量：73 收藏量：1 资源大小：40.85MB 上传时间：2022-05-02

: 论文研究-基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法.pdf 在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上，提出了一种计算初始断点集合的算法；定义了断点的信息熵，并以此作为对断点重要性的度量，提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：166KB 上传时间：2019-07-22

: 基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化 (2008年) 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题，依据粗糙集连续属性离散化的根本要求，提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization，Binary PSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：359KB 上传时间：2021-05-22

: 一种新的用于连续值属性离散化的约简算法 (2002年) 以及在无棱数据集中启发武约筒算法计算量比较大辱问题，在粗糙集理论和属性频率函数的基础上给出一个新概念――侯选棱，并提出一种新的用于连续值属性离散化的约倚算法――基于候选核的启发武约简算法（简称BCC）。...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：345KB 上传时间：2021-05-12

: 基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法.pdf 基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法.pdf
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：227KB 上传时间：2021-09-27

: 论文研究-连续属性离散化的MaxDiff方法.pdf 粗糙集理论用于数据挖掘要求连续数据离散化，在分析目前的离散化算法的基础上，提出了一种局部离散化方法，以期降低断点、规则数量。使用此算法在模拟电路故障数据上进行的试验，表明其性能较好。
评级：0 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：830KB 上传时间：2019-09-08

: 基于云计算技术的电力大数据属性离散化方法.pdf 基于云计算技术的电力大数据属性离散化方法.pdf
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：269KB 上传时间：2021-07-21

: 论文研究-一种新的无监督连续属性离散化方法.pdf 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...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：503KB 上传时间：2019-09-11

: 用于连续属性离散化的RSE-Chi2方法 (2005年) 利用粗糙集方法处理数据不需要先验知识的特点，以基于最小描述长度原理的决策系统信息熵作为离散化过程的评价函数，并由属性断点平均重要性确定多连续属性的离散化顺序，构建了自动的离散化方法RSE-Chi2。...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：2.48MB 上传时间：2021-05-18

: 基于贪心思想的数值属性离散化算法的改进 (2009年) 对现有的数值属性离散化算法进行研究，客观地评价了它们的优缺点，并在此基础上针对基于贪心思想的数值属性离散化算法的不足，提出了一种新的改进算法，最后通过算法示例验证表明这种改进算法是有效、可行的。
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：401KB 上传时间：2021-05-18

: 粗糙集与粒子群算法结合的属性离散化方法.pdf 粗糙集与粒子群算法结合的属性离散化方法.pdf
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：267KB 上传时间：2021-09-29

: 论文研究-一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法.pdf 针对此不足，在保证决策属性绝对不改变的情况下，提出一种新的区间拆分方法，更合理有效地对连续属性进行离散化。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别与分类预测，实验结果证明了算法的有效性。
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：1.6MB 上传时间：2019-07-22

: NaiveScaler数值属性离散化算法的分析与改进在机器学习和数据挖掘领域,数值属性离散化是一个重要的研究课题.本文对现有的基于粗糙集理论的数值 属性离散化算法进行了较深入的研究,客观地评价它们的优缺点,并在此基础上针对Naive Scaler数值属性离散化算法及其 ...
评级：5 浏览量：145 收藏量：2 资源大小：393KB 上传时间：2009-04-08

: 基于自组织特征映射的属性离散化方法 (2005年) 基于粗糙集理论，用K-W方法初步评价各连续属性的重要性，用自组织特征映射的聚类方法进行离散化，以决策表相容性为判决标准．试验表明，这是一种令人满意的离散化方法．
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：236KB 上传时间：2021-05-26

: 一种基于分布特征的连续属性离散化方法 (2006年) 针对在使用粗糙集理论处理决策表时需要事先对连续属性进行离散化处理的问题，提出了一种基于连续属性分布特征的离散化算法。并通过实例分析说明该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下，获得较少的断点数。
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：416KB 上传时间：2021-05-08

: 论文研究-遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究.pdf 论文研究-遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究.pdf, 连续属性的离散化是压缩数据和简化分析的重要手段 ,也是模式识别、机器学习和粗集分析等领域研究的难点 ....
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2019-09-20

: 论文研究-基于粗糙集理论的属性离散化算法.pdf 在一个指定验证者签名方案中，只有指定的验证者才能验证签名的有效性。论文基于双线性对提出一种新的基于身份的广义指定多个验证者签名方案。新方案采用引进两个独立PKG的方法，在一定程度上消除了单个PKG可以伪造...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：492KB 上传时间：2019-09-12

: 论文研究-基于样本分布与熵的数值型属性离散化.pdf 从模式的相似度信息和支持度大小两方面分析了前人聚类算法中采用的距离函数的缺陷，提出了改进距离函数的新算法—Mix算法。实验研究证明，算法在实现过程中可以相应减少时间消耗和聚类结果的错误程度，提高聚类质量...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：605KB 上传时间：2019-09-11

: Chimerge算法(数据离散化)matlab代码实现使用matlab代码编写了Chimerge算法的通用函数并加上具体解析直接修改函数的数据即可实现数据的离散化 代码亲测具备通用性，如果有问题欢迎留言
评级：0 浏览量：991 收藏量：4 资源大小：6KB 上传时间：2021-05-26

: 论文研究-信息偏差在连续属性离散化中的应用.pdf 研究了一种有效的词典驱动的联机手写日文病名识别方法。病名词典以树结构存储，包含21 713个病名短语。在切分中，手写病名字符串通过分析相邻笔划之间的空间信息等特征被切分为原始的片段序列。...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：492KB 上传时间：2019-09-08

: RoughSet中基于聚类的连续属性离散化方法.pdf 分析了一些中连续属性离散化的方法，指出了其中的某些不足，并给出了一个基于聚类的连续属性离散化的方法。对当前Rough Set 的论域中的例子根据相似性进行聚类，对每个聚类在各属性轴上的投影的边界设离散断点。该...
评级：4 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：222KB 上传时间：2009-09-05

: 论文研究-新的基于最近邻聚类的属性离散化算法.pdf 训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优，因而训练过程的实质是一项优化任务。传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷。介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法，它是一种简单、...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：430KB 上传时间：2019-09-06

: 论文研究-基于改进粒子群优化的粗糙集连续属性离散化.pdf 信号传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落对无线传感器网络的覆盖产生较大的影响。针对无线传感器网络的完全覆盖问题，基于自由空间环境下的规则部署方式，推导出在衰落阴影环境下，完全覆盖网络监测区域所需的最少...
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：636KB 上传时间：2019-09-06

: 离散化和数值概念层次树简介 离散化技术方法可以通过将属性（连续取值）域值范围分为若干区间，来帮助消减一个连续（取值）属性的取值个数。可以用一个标签来表示一个区间内的实际数据值。在基于决策树的分类挖掘中，消减属性取值个数的离散化...
评级：0 浏览量：220 收藏量：0 资源大小：98KB 上传时间：2021-01-07

: CAIM离散化算法：CAIM（类-属性相互依赖最大化）旨在离散化连续数据。-matlab开发在连续属性的情况下，需要一种将连续属性转换为离散属性的离散化算法。此代码基于论文：“CAIM Discretization Algorithm”，详细信息可查找该论文[1]。你可以从“ControlCenter.m”开始，在这里你会找到一个简单...
评级：0 浏览量：728 收藏量：0 资源大小：1.8MB 上传时间：2021-06-01

: Pandas数据离散化原理及实例解析连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛化能力更强什么是数据的离散化连续属性的离散...
评级：0 浏览量：210 收藏量：0 资源大小：131KB 上传时间：2021-01-20

: 粗集理论中连续属性的广义离散化 提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法, 其特点是在离散化过程中强调类别可分离性. 首先拓展已有的基于断点划分的离散化定义, 给出基于类别可分离性的广义离散化定义; 然后描述了广义离散化算法并进行 ...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：273KB 上传时间：2021-01-15

: 基于类-属性关联度的启发式离散化技术连续属性离散化在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域起着重要的作用. 鉴于此, 提出一种基于类-属性关联度的启发式离散化技术. 该技术定义了一个新的离散化标准, 根据数据本身的特性选择最佳断点, 克服了目前...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2021-01-14

: 数据离散化和概念分层产生通过将属性值域划分为区间，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。区间的标记可以替代实际的数据值。用少数区间标记替换连续属性的数值，从而减少和简化了原来的数据。这导致挖掘结果的简洁、易于使用...
评级：0 浏览量：501 收藏量：0 资源大小：53KB 上传时间：2020-03-03

: 连续量决策信息表的离散化问题研究定理表明:在考虑决策信息表中属性值之间不可分关系的条件下,若决策信息表的值发生变化,则离散化结果必然发生变化。所以由单一样本构成的连续量决策信息表所得到的离散化结果不能用于实际的连续量系统中。
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：156KB 上传时间：2020-06-26

: 一种基于分类目标的启发式离散化算法提出一种基于分类目标的启发式离散化算法, 通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题. 该算法充分考虑目标分类和属性的重要性, 在减少决策规则的同时完成了属性约简. 通过茶味觉信号的验证及与传统算法...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：471KB 上传时间：2021-02-20

: 一种基于类别属性关联程度最大化离散算法针对现有离散化算法难以兼顾计算速度和求解质量这一难题, 提出一种新的基于类别属性关联程度最大化监督离散化算法. 该算法考虑了类别、属性值的空间分布特征, 根据类别与属性之间的内在联系构造离散化框架, 使...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：170KB 上传时间：2021-01-14

: 基于属性离散和特征度量的决策树构建算法-论文首先采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理,其次利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值,计算出该属性的离散比,避免了计算熵过程中复杂的对数运算,最后根据离散比的大小确定各个...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：1.84MB 上传时间：2021-07-08

: matlab离散化数据程序数据离散化，将一些物质的属性数据离散化，能表示这些物质的特性
评级：4 浏览量：2229 收藏量：9 资源大小：1KB 上传时间：2009-05-06

: FCMClust.zip_离散化_离散化粗糙集_粗糙集离散_粗糙集离散化 一种属性离散化的方法，对粗糙集适用
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-23

: 基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法 (2013年) 属性离散化能够降低问题的复杂度，得到更加简短、精确且易于理解的规则。针对现有离散化方法在选择断点时没有考虑属性间和属性内断点的互斥性且不能保证保持决策表的不可分辨关系，本研究提出一种新的基于信息熵的...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：402KB 上传时间：2021-05-16

: 基于集成学习的无监督离散化算法模式识别与机器学习的一些算法只能处理离散属性值,而在现实生活中的很多数据具有连续的属性值,针对数据离散化的问题提出了一种无监督的方法。首先,使用K-means方法将数据集进行划分得到类别信息;然后,应用有监督的...
评级：0 浏览量：173 收藏量：0 资源大小：287KB 上传时间：2021-04-05

: 一种基于相似性度量的离散化方法 (2012年) 数值型属性离散化后,每一个区间所获得的信息量用一个叫做代数-几何平均数距离公式的相似性度量公式来度量;区间的数目由训练数据集合的大小动态决定.将此方法和基于信息熵的离散化方法在一些数据集合上进行实验,并用...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：860KB 上传时间：2021-05-27

: 基于聚类离散化和变精度邻域熵的属性约简针对传感网采集数据的不完备性,利用数据本身特点,通过定义类簇指标,提出基于改进K-means聚类算法的数据离散化方法,以减小噪声、孤立点和不完备数据集对决策识别结果产生的影响;然后,通过引入互信息熵的属性重要度...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：244KB 上传时间：2021-01-13

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