CAJ | 학술논문

针对数据分类问题提出一种新型高效的特征选择和规则提取方法.首先通过减少初始区间数量改进Chi-Merge离散化方法,再采用改进的Chi-Merge离散化连续型特征变量；特征离散化后,统计样本数据在每个特征子集划分下的频数表,并根据频数表计算数据不一致率,再利用顺序前向最优搜索的方法,快速确定特征数量由小到大的每一个最优特征子集；根据特征子集对应的数据不一致率差异最小化原则,完成特征个数最小化的最优特征子集筛选；根据最优特征子集的数据频数表,可直接提取数据分类规则.实验表明,快速提取的规则可获得较好的分类效果.基于该特征选择方法,提出一种面向分布式同构数据的快速分类模型,不但具有良好的分类效果,还支持对样本数据内容的隐私保护.
침대수거분류문제제출일충신형고효적특정선택화규칙제취방법.수선통과감소초시구간수량개진Chi-Merge리산화방법,재채용개진적Chi-Merge리산화련속형특정변량；특정리산화후,통계양본수거재매개특정자집화분하적빈수표,병근거빈수표계산수거불일치솔,재이용순서전향최우수색적방법,쾌속학정특정수량유소도대적매일개최우특정자집；근거특정자집대응적수거불일치솔차이최소화원칙,완성특정개수최소화적최우특정자집사선；근거최우특정자집적수거빈수표,가직접제취수거분류규칙.실험표명,쾌속제취적규칙가획득교호적분류효과.기우해특정선택방법,제출일충면향분포식동구수거적쾌속분류모형,불단구유량호적분류효과,환지지대양본수거내용적은사보호.