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期刊论文
基于粗集理论的连续属性离散化分析
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对于许多对数据量高度敏感的知识发现技术,必须水平或垂直约简它们的搜索空间。水平约简与属性的泛化或连续属性的离散化有关。本文简单分析了当前研究中常用的离散化方法,提出了一种基于粗集理论的离散化分析方法,在保持所要求的分类能力不变的情况下,发现并删除冗余分割点,对原离散结果进行简化,从而有效减小挖掘算法的搜索空间。
【免责声明】以下全部内容由[刘业政]上传于[2007年03月21日 13时38分23秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
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