基于信息论的连续属性离散化

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：akiheeca

【摘要】

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使用信息论的方法进行连续属性的离散化.引入Hellinger偏差HD(Hellinger Divergence)作为每个区间对决策的信息量度量,从而定义切分点的信息熵,最终的离散化结果是使各区间的

【作者】

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徐如燕鲁汉榕郭齐胜

【机构】

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装甲兵工程学院,空军雷达学院

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2002年2期

【关键词】

：

连续属性离散化信息论知识发现机器学习 merging splitting cutpoint HD divergence interval distance

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使用信息论的方法进行连续属性的离散化.引入Hellinger偏差HD(Hellinger Divergence)作为每个区间对决策的信息量度量,从而定义切分点的信息熵,最终的离散化结果是使各区间的信息量尽可能平均.分析了HD度量在两种离散化方法中的作用,说明它在划分算法中运用比较理想,而在归并算法中则有局限.

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