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概念学习中连续值型属性的离散化 总被引:1,自引:0,他引:1
在概念学习中,属性不仅可以为离散值型,还可以为连续值型,因此,连续值型属性的离散化问题是概念学习中的一个重要问题,本给出了基于假设检验的离散化方法的理论依据,并依此提出了一种离散化算法Discrete,实验结果表明,这种方法一有得到较合理的区间划分。 相似文献
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