基本介紹
- 中文名:無監督離散化
- 外文名:Unsupervised discretization
無監督離散化是指在離散化過程中不使用類信息的方法。無監督離散化方法在離散過程中不考慮類別屬性,其輸入數據集僅含有待離散化屬性的值。早期的離散化方法如等頻率、等寬度離散化等主要是無監督的離散化。常用的無監督的離散化過程無監...
其中無監督的離散化方法在離散化過程當中無需使用類別信息,這類方法的典型代表是分箱方法,包括等寬度分箱和等頻率分箱。分箱方法使用箱均值或箱中位數替換箱中的每一個值來將數據離散化。實際套用中,分箱方法效果不佳,特別是當...
局部離散化是指在同一時刻僅對一個連續屬性的屬性值進行劃分的方法。區分 連續屬性離散化主要有三種不同的方式:第一種是以有無監督為標準,劃分為有監督的離散化和無監督的離散化;第二種是以是否以全局為標準,劃分為全局離散化與...
7.2 離散化數值屬性225 7.2.1 無監督離散化226 7.2.2 基於熵的離散化226 7.2.3 其他離散化方法229 7.2.4 基於熵的離散化與基於誤差的離散化229 7.2.5 離散屬性轉換成數值屬性230 7.3 投影230 7.3.1 主成分分析231 ...
10.4.1無監督離散化336 10.4.2監督離散化337 10.5數據歸約338 10.5.1過濾法338 10.5.2包裝法340 10.5.3嵌入法341 10.6數據降維342 10.6.1主成分分析342 10.6.2線性判別分析法343 10.7數據預處理舉例344 第11章數據...
8.2.1 無監督離散化 202 8.2.2 基於熵的離散化 203 8.2.3 其他離散化方法 205 8.2.4 基於熵和基於誤差的離散化 205 8.2.5 將離散屬性轉換成數值屬性 206 8.3 投影 207 8.3.1 主成分分析 207 8.3.2 隨機...
4.3.3小數定標規範化94 4.4數據離散化94 4.4.1無監督離散化95 4.4.2監督離散化96 4.5數據歸約96 4.5.1過濾法97 4.5.2包裝法99 4.5.3嵌入法99 4.6數據降維100 4.6.1主成分分析法101 4.6.2線性判別分析法101 ...
3.5 特徵離散化 ···104 3.5.1 無監督離散化 ···104 3.5.2 有監督離散化 ···110 3.6 數據規範化 ···113 第4 章 特徵選擇 ···
第2章 粗糙集中的離散化方法 2.1 連續屬性的離散化 2.1.1 離散化問題的描述 2.1.2 離散化方法的分類 2.2 連續屬性的無監督離散化方法 2.2.1 等寬度離散化方法 2.2.2 等頻率離散化方法 2.3 連續屬性的有監督直接離散化...
7.1 離散化簡介 7.1.1 有監督和無監督離散化 7.1.2 一元與多元離散化 7.1.3 MVD 7.2 一種基於聚類的無監督多元離散化方法EMVD—BDC 7.2.1 動機 7.2.2 EMVD-BDC 7.3 MVD的一種最佳化算法OMVD 7.3.1 最大支持度...
第 2章 特徵組合:歸一化、離散化和異常值28 2.1 歸一化特徵29 2.1.1 標準化和去相關性31 2.1.2 平滑33 2.1.3 特徵加權34 2.2 離散化和分箱35 2.2.1 無監督離散化36 2.2.2 監督離散化38 2.3 描述性...