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谢冶博
作品数:
1
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供职机构:
中国人民大学信息学院数据工程与知识工程实验室
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发文基金:
教育部重点实验室开放基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
顾应钦
中国人民大学信息学院数据工程与...
杜小勇
中国人民大学信息学院数据工程与...
刘红岩
清华大学经济管理学院
何军
中国人民大学信息学院数据工程与...
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谢冶博
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清华大学学报...
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1篇
2010
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多关系离散化方法
2010年
为了从多关系数据库中挖掘知识,需要对连续取值的属性进行离散化。已有离散化方法都是针对单表设计,不能直接用于多关系环境。基于信息熵和最小描述长度原理,该文提出3种多关系离散化方法,分别为对表关系图的广度遍历方法(MRD_Breadth)、对表关系图的深度遍历方法(MDR_Depth)和选择较优路径的贪婪算法(MDR_Greedy),实现了不同的类别传递和离散化方法选择策略。实验结果表明这些方法可以提高分类算法的效率和准确度。
何军
谢冶博
刘红岩
顾应钦
杜小勇
关键词:
离散化
信息熵
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