Naive Scaler数值属性离散化算法的分析与改进OA
在机器学习和数据挖掘领域,数值属性离散化是一个重要的研究课题.本文对现有的基于粗糙集理论的数值属性离散化算法进行了较深入的研究,客观地评价它们的优缺点,并在此基础上针对Naive Scaler数值属性离散化算法及其现有的改进算法的不足,提出了一种新的Naive Scaler算法的改进算法,最后通过算法示例验证了该算法的有效性和可行性.
陈思;郭躬德
福建师范大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350007福建师范大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350007
信息技术与安全科学
数值属性离散化粗糙集NaiveScaler算法
《福建电脑》 2009 (2)
16-17,2
Supported by the Natural Science Foundation of Fujian Province of China under Grant No.2007J0016(福建省自然科学基金)
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