基于信息论的连续属性离散化

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摘要：使用信息论的方法进行连续属性的离散化.引入Hellinger偏差HD(Hellinger Divergence)作为每个区间对决策的信息量度量,从而定义切分点的信息熵,最终的离散化结果是使各区间的信息量尽可能平均.分析了HD度量在两种离散化方法中的作用,说明它在划分算法中运用比较理想,而在归并算法中则有局限.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95033X/200202/6008441.html

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关键词：离散化 信息论 DIVERGENCE cqvip HTML 连续属性离散化 信息论 知识发现 机器学习