基于类-属性关联的高效离散化技术提升数据挖掘精度

本文主要探讨了一种基于类-属性关联度的启发式离散化技术，它在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中具有重要意义。传统离散化算法，特别是在自顶向下的方法中，可能存在缺陷，如无法准确捕捉数据内在特性或过度依赖特定划分策略导致的信息丢失。针对这些问题，研究人员提出了一种创新的离散化标准，这一标准考虑了数据本身的特性和类-属性之间的关系，旨在找到最佳的断点位置，从而提高离散化过程的精确性和效率。 在粗糙集理论的背景下，特别是变精度粗糙集模型的启发，作者构建了一种新的不一致性衡量标准。这种标准允许在一定程度上控制离散化过程中信息的丢失，允许数据在分类过程中存在适当的错误度，从而实现了更灵活且稳健的离散化策略。通过这种方式，离散化的决策过程能够更好地保持数据的原有信息结构，减少因过度规范化而可能引入的噪声。 实验结果显示，这种基于类-属性关联度的启发式离散化技术对J4.8决策树和SVM分类器的学习精度有显著提升。具体来说，它能够优化特征空间的划分，使得分类器在训练和预测阶段都能获得更优的性能，减少了过拟合的风险，提高了模型的泛化能力。 本文提出的方法不仅改进了传统的离散化方法，而且在处理连续属性时展现出更高的适应性和准确性，对于提升数据挖掘和机器学习任务中的模型性能具有实际价值。未来的研究可以进一步探索如何将这种离散化技术与其他高级算法结合，以实现更高效的数据预处理和模型构建。