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连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足，从估计训练样本的概率分布的角度出发。提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。基于UCI数据的实验结果表明，该方法不仅具有比较好的判决精度，而且具有更快的计算速度。
基于样本分布与熵的数值型属性离散化
【摘 要】
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连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足，从估计训练样本的概率分布的角度出发。提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。
【机 构】
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河北理工大学经济管理学院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60503017）,）唐山市重点实验室项目 （No.06360307A-6）.
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