无监督离散化算法：集成学习新方法

"本文提出了一种基于集成学习的无监督离散化算法，旨在处理具有连续属性值的数据，以适应那些仅能处理离散属性值的模式识别和机器学习算法。这种方法首先运用K-means算法对原始数据进行划分，获取初步的类别信息。接着，采用有监督的离散化策略对划分后的数据进行离散化处理，通过多次迭代生成多个离散化结果。然后，利用集成学习的方法结合这些离散化结果，寻找最佳的子区间组合。在选择合并的维度和相邻区间时，依据数据之间的近邻关系来决定，目的是保持数据的内在结构。离散化后的数据可以用于聚类分析，如谱聚类，并对其聚类效果进行评估。实验结果显示，该算法的聚类精度相比其他四类方法平均提升了33%，证明了算法的优越性和实用性。此外，离散化数据也可应用于如ID3决策树等数据挖掘算法。" 该算法的核心思想是结合无监督学习和集成学习，解决数据预处理中的离散化问题。K-means作为经典的无监督聚类算法，被用来对数据集进行初步的分割，提供类别信息。有监督离散化方法则在此基础上进一步将数据转化为离散形式，通过多次迭代和集成学习，确保离散化过程能够保留数据的关键特征。近邻关系的概念在此过程中起到了关键作用，它帮助确定最优的子区间数量，避免了过度离散化导致的信息丢失。 在实际应用中，离散化数据可以极大地提升某些特定算法的性能，例如，对于谱聚类算法，离散化的数据可以更有效地揭示数据的结构，从而提高聚类的准确性。同时，这种离散化方法对于依赖离散特征的数据挖掘算法（如ID3决策树）也十分有利，因为它们通常无法处理连续变量。 基于集成学习的无监督离散化算法提供了一个有效的工具，可以将具有连续属性值的数据转化为适用于离散算法的形式，提高了后续分析和挖掘任务的效率和准确性。这一方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也表现出明显的性能优势，对于机器学习和数据挖掘领域的研究具有重要的参考价值。