贪心思想数值属性离散化算法的改进与验证

"基于贪心思想的数值属性离散化算法的改进 (2009年)" 在数据挖掘和机器学习领域，数值属性离散化是预处理阶段的关键步骤，它将连续的数值数据转化为离散的类别，有助于降低数据复杂性，提高模型的效率和准确性。贪心算法是一种常用的方法，它通过局部最优决策来逐步构建全局解决方案，但在处理数值属性离散化时可能面临一些挑战，如过度分割或信息损失。 现有的数值属性离散化算法通常基于不同的策略，如等宽、等频、基于信息熵或基于聚类的方法。等宽方法将数据范围划分为固定宽度的区间，而等频方法则是将相同数量的记录分配到每个区间。这些方法虽然简单易懂，但在处理非均匀分布的数据时可能会导致区间过于拥挤或稀疏。基于信息熵的方法试图最大化信息增益，寻找最优划分，但计算量较大，对大规模数据不友好。基于聚类的方法通过聚类相似数据点，但对异常值敏感，且选择合适的聚类参数是个挑战。 陈忠和郭躬德在2009年的论文中针对基于贪心思想的数值属性离散化算法进行了研究，他们分析了这些算法的优缺点。贪心算法通常以迭代的方式选择最佳分割点，每次决策都追求当前最优，但可能忽视了全局最优解。因此，他们提出了一种改进算法，该算法可能包含了动态调整分割点、考虑数据分布特性或优化信息增益计算等方面的创新，以克服传统贪心算法的局限。 改进后的算法通过具体的示例进行了验证，结果表明这种改造算法在保持较低计算复杂性的同时，能够更好地适应数据分布，减少信息损失，提高离散化的效果。这为数值属性离散化提供了一个更有效、更实用的解决方案，对于提升数据挖掘和机器学习任务的性能具有积极意义。 这篇论文的贡献在于对数值属性离散化问题的深入探讨，以及提出了一种针对贪心算法的改进策略，这有助于优化数据预处理过程，使得后续的数据分析和模型构建更加准确和高效。同时，这也为未来的研究提供了新的思考方向，如何在保证效率的同时，更好地处理复杂的数据分布情况。