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連續(xù)屬性離散化是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域中的一個重要問題，離散化是否合理決定著表達和提取相關(guān)信息的準確性。經(jīng)過研究
Chi2 系列算法，提出一種新的基于屬性重要性的連續(xù)屬性離散化方法——Imp-Chi2 算法，該算法依據(jù)屬性重要性程度對屬性離散化的順序
進行了合理的調(diào)整，能夠更準確地對連續(xù)屬性進行離散化。文章通過C4.5 和支持向量機分別對離散化后的結(jié)果進行了實驗，在實驗過程
中，提出一種訓練集類比例抽取方法，避免了訓練集隨機抽取的不均勻性。實驗結(jié)果證明了所提算法的有效性。
關(guān)鍵詞：連續(xù)屬性離散化；Chi2 算法；屬性重要性；訓練集類比例抽取
Chi2 系列算法，提出一種新的基于屬性重要性的連續(xù)屬性離散化方法——Imp-Chi2 算法，該算法依據(jù)屬性重要性程度對屬性離散化的順序
進行了合理的調(diào)整，能夠更準確地對連續(xù)屬性進行離散化。文章通過C4.5 和支持向量機分別對離散化后的結(jié)果進行了實驗，在實驗過程
中，提出一種訓練集類比例抽取方法，避免了訓練集隨機抽取的不均勻性。實驗結(jié)果證明了所提算法的有效性。
關(guān)鍵詞：連續(xù)屬性離散化；Chi2 算法；屬性重要性；訓練集類比例抽取
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