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连续数及据离散化
连续属性离散化 吴志强;1.连续属性离散化的定义？;1、定义;2、连续属性离散化的目的;连续属性离散化的好处;离散化处理的一般过程;分类;3、属性离散化的方法—无监督离散化;*异常点敏感问题;聚类分析的方法： 首先是将连续属性的值用聚类算法（如K-means 算法）划分成簇。 然后是将聚类得到的簇进行再处理，可分为自上而下的分裂策略或自下而上的合并策略。 缺点：需要指定簇的个数，从而决定产生的区间数。 ;无监督离散化现状;属性离散化的方法—有监督离散化;Example：; ;卡方分裂算法（自上而下）： 把整个属性值区间当作一个离散的属性值，然后对该区间一分为二，即把一个区间分为两个相邻的区间，每个区间对应一个离散的属性值，该划分可以一直进行下去，知道满足某种停止条件，其关键是划分点的选取。 停??准则： 当卡方检验显著（P-值α）时，继续分裂区间； 当卡方检验不显著（P-值=α）时，停止分裂区间；;对其进行卡方检验，列联表如下：;卡方合并算法（自下而上）： 把每一个属性值当作一个离散的属性值，然后逐个反复合并相邻的属性值，直到满足某种停止条件。关键要素是如何确定应该合并的相邻区间、最终的停止判断。 停止准则： 当卡方检验不显著（P-值=α ）时，继续合并相邻区间； 当卡方检验显著（P-值α ）时，停止合并区间；;对其进行卡方检验，列联表如下：; 卡方检验方法的缺点： 应用卡方统计量检验两个对象是否相关时，需要人为设定置信水平参数，由统计学知识算出一个与计算量相比较的阈值。对于置信水平的设置要合理，过高会导致过分离散化，过低又会导致离散化不足。并且 每次循环只能归并两个区间，当样本集比较大时离散化速度较慢。 ;离散化结果的评价;结束语;谢谢！！！
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