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传统的朴素贝叶斯不能处理连续属性，文中基于贝叶斯测度提出一种有监督离散化方法。它能够在无先验知识的前提下，自动寻求最佳的离散子区间数目和区间划分。在此基础上根据MDL准则控制离散化子区间的数目，使学习方法的精确度和复杂度达到均衡。在UCI机器学习数据集上对该方法进行了验证，取得了良好的效果。
一种基于贝叶斯测度的有监督离散化方法
【摘 要】
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传统的朴素贝叶斯不能处理连续属性，文中基于贝叶斯测度提出一种有监督离散化方法。它能够在无先验知识的前提下，自动寻求最佳的离散子区间数目和区间划分。在此基础上根据MDL
【机 构】
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烟台大学计算机学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2005年8期
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