连续属性离散化的Integral Chi2算法  

Integral Chi2 Algorithm for Discretization of Real Value Attributes

作　　者：闫德勤[1] 张丽平[1] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机系,辽宁大连116029

出　　处：《小型微型计算机系统》2008年第4期691-693,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(60372071)资助;辽宁省教育厅高等学校科学研究基金项目(2004C031)资助;辽宁师范大学校基金资助

摘　　要：连续属性离散化在机器学习和数据挖掘领域中有着重要的作用.连续属性离散化方法是否合理决定着对信息的表达和提取的准确性.Chi2算法基于统计学理论方法,对连续属性离散化研究产生着重要影响.在对Chi2及相关算法中统计量χ2应用意义讨论的基础上,提出了一种新的(IntegralChi2)算法,该算法基于概率统计理论把统计量χ2与分位点χ2α间对应的积分(概率)作为区间合并的依据,能够更合理更准确地对连续属性进行离散化.实验结果证明了算法的有效性.Discretization is an effective technique to deal with continuous attributes for machine learning and data mining. Reasonability of a discretization process determines the accuracy of expression and extraction for information. This paper discusses Chi2 algorithm, and proposes a new Integral Chi2 algorithm for discretization of real value attributes. The experimental results have proven the validity of the new algorithm.

关 键 词：连续属性离散化 CHI2算法 数据挖掘 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]