【摘 要】
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随着知识发现和数据挖掘的迅速发展,出现了很多的方法,这些方法很多都依赖于离散的数据。但是,大部分现实中应用的数据都带有连续变量的属性。为了使得数据挖掘的技术能够用在这
【机 构】
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清华大学自动化系模式识别与智能系统研究所
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随着知识发现和数据挖掘的迅速发展,出现了很多的方法,这些方法很多都依赖于离散的数据。但是,大部分现实中应用的数据都带有连续变量的属性。为了使得数据挖掘的技术能够用在这些数据上面,必须进行离散化。文章探讨了基于粗糙集的离散化方法。论文做实验来比较局部和全局离散化算法,实验结果表明,这两种算法对于数据集有敏感性。
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