一个机器学习定量属性的定性方法TCIN

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摘要：提出一个连续属性离散化方法ＴＣＩＮ，它首先使用自然划分法对区间进行划分，然后使用ＫＮ－近邻估计，利用基于最小错误率的Ｂａｙｅｓ决策寻找划分点进一步离散化连续属性，该方法获得了很好的结果，本文最后给出了ＴＣＩＮ与另一连续属性离散化ＭＤＬＰＣ的比较结果，实验结果表明了ＴＣＩＮ的精确度高于ＭＤＬＰＣ。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90629X/199705/2756470.html

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