【摘 要】
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针对数据分类问题提出一种新型高效的特征选择和规则提取方法.首先通过减少初始区间数量改进Chi-Merge离散化方法,再采用改进的Chi-Merge离散化连续型特征变量;特征离散化后,
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,软件开发环境国家重点实验室（北京航空航天大学）,辛辛那提大学智能系统实验室
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2005CB321901,2010CB328106);国家自然科学基金项目(60773115);软件开发环境国家重点实验室开放课题基金项目(SKLSDE-2009KF-2-01);浙江省自然科学基金项目(Y1110576);浙江省信息安全重点实验室开放课题基金项目(201003)
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针对数据分类问题提出一种新型高效的特征选择和规则提取方法.首先通过减少初始区间数量改进Chi-Merge离散化方法,再采用改进的Chi-Merge离散化连续型特征变量;特征离散化后,统计样本数据在每个特征子集划分下的频数表,并根据频数表计算数据不一致率,再利用顺序前向最优搜索的方法,快速确定特征数量由小到大的每一个最优特征子集;根据特征子集对应的数据不一致率差异最小化原则,完成特征个数最小化的最优特征子集筛选;根据最优特征子集的数据频数表,可直接提取数据分类规则.实验表明,快速提取的规则可获得较好的分类效果.基于该特征选择方法,提出一种面向分布式同构数据的快速分类模型,不但具有良好的分类效果,还支持对样本数据内容的隐私保护.
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