2018年10月21日
连续特征离散化
摘要： 1. Entropy-Based Discretization 基于熵的离散化 用熵对连续数据进行离散化，其基本思想是利用熵的大小来表示划分后数据集的纯度，熵越小，数据纯度越大，得到的离散数据可用性就更高 具体做法是：先把数据集划分为两部分，计算两部分的熵的和，在熵最小的地方划分，然后对熵最大的那部 阅读全文
posted @ 2018-10-21 16:53 肉松松鼠 阅读(976) 评论(0) 推荐(0) 编辑