基于MDL的多属性离散化方法：改进Apriori算法在Naive Bayes性能优化

本文研究的论文深入探讨了【标题】"论文研究-基于矩阵压缩的Apriori算法改进的研究.pdf"，其核心内容集中在数据挖掘领域的一个关键问题上：如何有效地处理连续属性值的离散化，特别是针对多属性之间的相互依赖关系。传统的离散化方法大多关注单属性的划分，而忽视了多属性间可能存在的复杂关系，这可能导致离散化结果的不理想。 作者首先指出，尽管数据挖掘广泛应用，但许多实际数据包含连续属性，这些属性对于许多机器学习算法来说是不可处理的。因此，离散化技术，即将连续值转化为离散类别，成为至关重要的研究课题。衡量一个好的离散化方法有两个主要标准：一是减小信息损失，确保离散后的数据保留尽可能多的原始信息；二是捕捉属性间的相互依赖，以找到离散化方案中最简形式。 现有的离散化方法可以大致分为有监督和无监督两类。有监督方法如熵方法、CAIM算法、CACC算法等利用类别信息进行划分，而无监督方法如等宽离散化、等频离散化和KDE则无需类别信息。然而，这些方法都局限于单属性处理，不能充分挖掘多属性间的协同效应。 为了克服这一局限，论文提出了一种基于最小描述长度理论（Minimum Description Length，MDL）的多属性值域划分方法（Multiple Attributes Partition，MAP），旨在解决多属性之间的关系。MDL理论在此背景下提供了一个框架，它强调在编码效率与模型复杂性的权衡中寻找最佳离散化。作者陈爱萍和范媛媛分别来自金陵科技学院信息技术学院和焦作师范高等专科学校，他们设计了一种算法，通过定义多属性的模型选择问题，并推导出衡量多属性划分效果的函数，以期找到离散化过程中的最优解。 论文通过实验验证，证明了该方法在Naive贝叶斯分类器上的优秀性能，特别是在处理多属性联合决策类问题时，相比于传统单属性方法，能够显著提高分类学习能力。此外，作者还可能讨论了算法的具体实现细节、复杂度分析以及与其他方法的对比，以全面展示其新颖性和有效性。 这篇论文对多属性连续值域划分的深度研究为数据挖掘和机器学习提供了创新的解决方案，为实际应用中的数据预处理开辟了新路径。通过理解和应用这种方法，研究人员和实践者能够更好地处理和利用连续属性数据，从而提升预测模型的准确性和效率。