一种基于遗传算法的连续属性离散化方法.docx
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一种基于遗传算法的连续属性离散化方法.docx
一种基于遗传算法的连续属性离散化方法随着数据挖掘和机器学习技术的不断发展,连续属性离散化逐渐成为了数据预处理的重要环节。在实际应用中,连续属性离散化可帮助我们在处理连续型的属性时,将连续型属性离散化为离散型属性,便于进行机器学习和数据挖掘。本篇论文将介绍一种基于遗传算法的连续属性离散化方法,首先对遗传算法进行简要介绍,然后介绍该算法的具体实现方法,最后通过实验验证该算法的有效性。一、遗传算法简介遗传算法是一种新兴的优化算法,利用自然进化的方式来搜索问题的最优解。其基本原理是通过模拟种群进化寻找最优解,包括
一种基于SOFM网络的连续属性离散化方法.docx
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基于粒度商的连续属性离散化方法基于粒度商的连续属性离散化方法摘要:离散化是数据挖掘中重要的预处理技术之一,它将连续属性转化为离散的取值。本文提出一种基于粒度商的连续属性离散化方法。该方法以粒度划分为基础,通过计算属性值与粒度商的差值确定该属性值所属的粒度,从而实现连续属性的离散化。实验结果表明,该方法能有效地保留数据的原始信息和特征,提高离散化后数据的可用性。关键词:离散化,连续属性,粒度商,特征保留1.引言随着大数据时代的到来,数据挖掘成为了从海量数据中发现有价值信息的有效手段之一。而数据挖掘的前提就是
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基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法概述连续属性离散化是数据挖掘和机器学习领域中常见的一个操作,它将连续的属性值转换为离散的分组,使得数据分析和分类变得更加简单。传统的离散化方法包括等频、等宽和聚类等,它们都有一定的局限性。为了克服这些局限性,一些基于神经网络的连续属性离散化方法被提出,其中基于LVQ神经网络的方法是最早和最成功的之一。本文将重点介绍基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法及其应用。LVQ神经网络从神经网络的角度来看,离散化可以被视为一种分类问题,其中
基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化.docx
基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化改进离散粒子群优化方法在连续属性离散化中的应用摘要:连续属性离散化是数据预处理的一个重要步骤,它将连续型属性转化为离散型属性,有助于提高数据挖掘算法的性能。本论文提出了一种基于改进离散粒子群优化算法的连续属性离散化方法。该方法通过引入新的启发式策略和调整算法参数的机制,提高离散粒子群算法的求解能力,并在离散化结果的一致性和评估指标上取得了更好的效果。实验证明,本方法在连续属性离散化问题上具有较好的性能。一、引言数据预处理是数据挖掘中不可或缺的一项重要任务。其中,连续属