改进信息熵离散化算法在连续属性处理中的研究

"基于改进信息熵离散化算法的研究 .pdf" 在数据挖掘和机器学习领域，离散化是一个重要的预处理步骤，特别是对于处理连续属性的数据。本文关注的是如何通过改进信息熵离散化算法来优化这一过程。信息熵是一个衡量数据不确定性或信息量的指标，常用于决策树构建和其他分类算法中。在离散化连续属性时，信息熵可以帮助确定最佳的分割点，以最大程度地减少数据的不确定性。 传统的基于熵的离散化算法(EBD)在处理连续属性时，可能会遇到一些挑战。例如，它可能无法有效地处理数据在不同区域的密度变化，导致离散化结果过于粗糙或过于精细。陈臣和周炎涛针对这些问题提出了改进策略。他们首先深入解析了EBD算法的工作原理，分析了其不足之处，然后引入了一个新的概念——区间密度，来量化数据在各个区间内的分布情况。 基于这个新概念，他们提出了一种自适应的、基于熵的变阀值离散化算法。该算法允许根据数据在不同区间的密度动态调整熵的阈值，确保离散化的精度和适应性。这种方法的优势在于，它能更好地应对数据集中的局部特征，如密集区域或稀疏区域，从而生成更加合理的离散化结果。 实验结果显示，改进后的算法在保持了EBD算法的简单性、一致性和精确性的同时，还提高了操作的便利性。这表明，这种自适应的离散化策略能有效地减少决策树的分支，避免过早地将样本数据划分为小类别，从而生成更具解释性和有效性的规则。 离散化的目标不仅仅是为了减少数据的维度，更重要的是提升后续分析的效率和准确性。一个好的离散化算法应该满足以下标准：(1)能处理多个连续属性，适应性强；(2)生成的离散结果尽可能简洁，以降低复杂性和提高规则的一般性；(3)保持数据的一致性，避免因离散化引入不一致性的噪声。 这篇论文提供了一种改进的信息熵离散化方法，它通过引入区间密度和自适应阈值调整，解决了传统熵基算法的一些局限性，提升了离散化的效果。这种方法对于那些依赖连续属性的机器学习模型，尤其是决策树类模型，具有重要的实用价值。