基于混合概率模型的无监督离散化算法
An Unsupervised Discretization Algorithm Based on Mixture Probabilistic Model作者机构:迪多大学计算与数学学院 上海大学计算机科学系上海201800
出 版 物:《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)
年 卷 期:2002年第25卷第2期
页 面:158-164页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
摘 要:现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出了一种理论严格的无监督离散化算法 ,它能够在无先验知识、无类别属性的前提下 ,将数值属性的值域划分为若干子区间 。