连续属性离散化方法

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连续属性离散化方法

: 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：201 收藏量：0 资源大小：583KB 上传时间：2019-07-22

: 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：156 收藏量：1 资源大小：196KB 上传时间：2019-07-22

: 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

: 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-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

: 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

: 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：182 收藏量：0 资源大小：214KB 上传时间：2022-08-03

: 粗糙集连续属性离散化的k均值方法通过在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=10)分类器,并和其他两种离散化方法进行对比.研究结果表明:该方法能够提高离散化的效率,降低实验的复杂度,并有效减少断点数.
评级：0 浏览量：242 收藏量：0 资源大小：613KB 上传时间：2020-06-28

: 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：122 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：180 收藏量：0 资源大小：158KB 上传时间：2019-07-22

: 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：185 收藏量：0 资源大小：830KB 上传时间：2019-09-08

: 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：49 收藏量：0 资源大小：61KB 上传时间：2021-05-24

: 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：94 收藏量：0 资源大小：2.48MB 上传时间：2021-05-18

: 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

: 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：111 收藏量：0 资源大小：203KB 上传时间：2021-01-15

: 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-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：108 收藏量：0 资源大小：1.6MB 上传时间：2019-07-22

: 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：76 收藏量：1 资源大小：40.85MB 上传时间：2022-05-02

: 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：732 收藏量：0 资源大小：1.8MB 上传时间：2021-06-01

: 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：109 收藏量：0 资源大小：156KB 上传时间：2020-06-26

: 论文研究-一种连续属性值域划分的离散化新方法.pdf 提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。...
评级：0 浏览量：142 收藏量：1 资源大小：1.04MB 上传时间：2019-07-22

: 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：28 收藏量：0 资源大小：236KB 上传时间：2021-05-26

: 电信设备-基于信息熵的连续属性数据无监督离散化方法.zip 电信设备-基于信息熵的连续属性数据无监督离散化方法.zip
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：347KB 上传时间：2021-09-18

: 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：69 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2019-09-20

: 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

: 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：211 收藏量：0 资源大小：131KB 上传时间：2021-01-20

: 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。连续的片段动态地合并...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：492KB 上传时间：2019-09-08

: 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

: 粗集理论中连续属性的广义离散化 (2005年) 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l然后描述了广义离散化算法并进行时间复杂性...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：381KB 上传时间：2021-05-27

: 一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法 (2003年) 粗糙集理论是一种新的处理不精确、不...文中针对这一缺陷，利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论，提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析，得到了满意的结果。
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：568KB 上传时间：2021-05-21

: 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：72 收藏量：0 资源大小：636KB 上传时间：2019-09-06

: 基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法 (2013年) 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粗糙集连续属性多变量离散化算法（PAD）。它以信息熵作为选择断点的衡量...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：402KB 上传时间：2021-05-16

: 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：50 收藏量：0 资源大小：218KB 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-论文针对基于信息熵的决策树算法中存在多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题,提出一种基于离散比概念的决策树特征度量方法。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...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：1.84MB 上传时间：2021-07-08

: matlab连续属性数据的离散化程序设计-变压器故障诊断数据比值.xls matlab连续属性数据的离散化程序设计-变压器故障诊断数据比值.xls 对excel数据的离散化
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: 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

: 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

: 基于粗糙集理论的两类离散化方法研究 (2011年) 连续属性离散化是数据预处理的关键步骤之一，在实际应用中往往通过高效的启发式算法来计算离散化结果。对基于辅助矩阵和信息熵的两类启发式离散化算法进行实验研究,分别选取每类算法中的5种典型方法,通过系列实验，...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：421KB 上传时间：2021-05-07

: 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

: 论文研究-一种区间型数据的离散化方法.pdf 随着数据挖掘和知识发现等技术的迅速发展，出现了很多数据离散的算法，但是，已有的离散化方法大多是针对固定点上的连续属性值的情况，实际应用中大量存在着连续区间属性值的情况。针对这一问题，提出了一种连续区间...
评级：0 浏览量：216 收藏量：0 资源大小：557KB 上传时间：2019-09-10

: 基于集成学习的无监督离散化算法然后,应用有监督的离散化方法对划分后的数据离散化,重复上述过程以得到多个离散化的结果,再将这些结果进行集成;最后,将集成得到的最小子区间进行合并,这里根据数据间的邻居关系选择优先合并的维度及相邻区间。其中,...
评级：0 浏览量：178 收藏量：0 资源大小：287KB 上传时间：2021-04-05

: 基于遗传算法的Parzen窗离散化方法 (2006年) 为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题，将Parzen窗方法和遗传算法相结合，提出了一种全新的属性离散化方法。该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类，然后结合粗糙集理论的一致性要求和Parzen窗所...
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: CACC.rar_CACC_Discretization_J2L_数据离散化 连续属性离散化CACC算法程序此程序是数据挖掘的一种合并算法
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: 粗糙集应用工具Rosetta软件粗糙集应用工具软件，能够和MATLAB及C语言接口，进行数据的约简（包含多种方法），连续属性离散化，以及粗糙集相关集合的求取。
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: 论文研究-基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法.pdf 目前基于Rough集的离散化算法很难做到高效率和高识别率兼顾，针对粗糙集给出了基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法。...实验结果表明，该方法在识别率相当的情况下比传统的离散化方法的时间代价更低。
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: 一种基于关联度的区间型数据离散化方法 (2011年) 本文针对区间型数据离散化问题进行研究，提出一种连续区间属性值离散化的新方法，提出一种新的变量一关联度，通过区间数的关联度来描述对象间的相关性，定义关联度阈度确定离散关系，来实现对区间数据的离散化。...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：211KB 上传时间：2021-05-22

: Attribute Contingency Coefficient：对于离散连续数据，CACC是2008年提出的一种很有前途的离散化方案-... 它们不仅能对连续属性进行简明的总结，帮助专家更轻松地理解数据，还能让学习更准确、更快。我们实现的 CACC 算法是基于论文 [1]。至于代码，可以先打开“ControlCenter.m”，这里有一个简单的例子，还有一个酵母...
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: api:展示如何使用Weka API探索一些强大的工具，例如分类（有监督和无监督），一些过滤器（离散化，属性选择... 在这里，我想展示如何使用Weka API探索一些强大的工具，例如分类（有监督和无监督），一些过滤器（离散化，属性选择等），如何进行装袋，提升和其他强大的元分类技术，所有数据科学家工具箱中都需要具备这些技术。...
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-05-03

: 论文研究-与特征选取和离散化集成的决策规则挖掘方法.pdf 论文研究-与特征选取和离散化集成的决策规则挖掘...我们利用基于信息熵的规则不确定性量度函数构造了一个决策规则挖掘的遗传算法 ,将规则挖掘与特征选取和连续属性的离散化集成在一起 .实验结果说明了这种方法的有效性.
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：192KB 上传时间：2019-09-20

: 多属性决策基本理论与方法.pdf 多属性决策基本理论可以划分为两个重要的领域：决策空间是离散的（备选方案的个数是有限的）称为多属性决策（Multiple Attribute Decision Making—MADM），决策空间是连续的（备选方案的个数是无限的）称为多目标...
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