贪心思想数值属性离散化算法的改进与验证
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更新于2024-08-12
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"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。
2012-04-25 上传
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