【摘 要】
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本文主要研究了传统的关联模型、Goodman-Kruskal的τ和λ模型、监督离散化方法,并提出新的前进的监督离散化方法.假设我们的数据集包含一个连续的因变量和连续或分类的高维
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本文主要研究了传统的关联模型、Goodman-Kruskal的τ和λ模型、监督离散化方法,并提出新的前进的监督离散化方法.假设我们的数据集包含一个连续的因变量和连续或分类的高维自变量.在消费关系的原数据中,一个高效且理想的文件往往会包含着分类变量或者离散的变量,有针对目标和容易识别的客户特征,刻画多半是以分类数据形式的,这需要我们将连续变量离散化,而将一个连续变量离散化有两种方法,分别为:监督的离散化或无监督的离散化,一个合理的监督离散化方法会比无监督离散化的情况取得更好的预测效果,Huang-Pan-Wu等人验证其结论的可靠性.在高维数据环境下,我们提出了一种前进的监督离散化算法,这种算法比Huang-Pan-Wu最近提出的高维独立(自由)监督离散化效果取得更高的关联度,同时我们选取Goodman-Kruskal的τ和λ作为实验的模型,并说明选出对因变量预测最好的自变量因子以及提高其预测能力效果.
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