刘磊
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 连续属性离散化的Imp-Chi2算法被引量：4
- 2008年
- 连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。
- 桑雨闫德勤刘磊梁宏霞
- 关键词：连续属性离散化CHI2算法
- 连续属性离散化的Bayesian-Chi2算法被引量：1
- 2008年
- 连续属性离散化在机器学习和数据挖掘领域中有着重要的作用。连续属性离散化方法是否合理决定着对信息的表达和提取的准确性。Chi2算法在对连续属性进行离散化处理时,无冲突的数据能够得到较好的结果,但是,对不协调和不完全的数据实验结果不是很理想。利用了Bayseian模型允许一定程度错误分类存在的性质,对Chi2算法进行了改进。改进后的Chi2算法不仅更适合不协调和不完全的数据,还使得区间的合并更加合理。实验结果证明了算法的有效性。
- 刘磊闫德勤桑雨
- 关键词：连续属性离散化CHI2算法贝叶斯
