CAJ | 학술논문

随着知识发现和数据挖掘的迅速发展，出现了很多的数据挖掘方法，这些方法很多都依赖于离散的数据，连续属性的离散化是数据分析预处理中的一项重要内容，在数据挖掘、机器学习等领域中具有重要作用。然而，在现实世界数据库中，存在着大量的连续值属性。因此，常常需要对连续值属性进行离散化本文利用LVQ神经网络能够找到连续属性断点的功能，提出了一种基于LVQ神经网络的离散化方法，从而实现了对连续属性的离散化。算法分析和实验证明，本算法是切实可行的。
수착지식발현화수거알굴적신속발전，출현료흔다적수거알굴방법，저사방법흔다도의뢰우리산적수거，련속속성적리산화시수거분석예처리중적일항중요내용，재수거알굴、궤기학습등영역중구유중요작용。연이，재현실세계수거고중，존재착대량적련속치속성。인차，상상수요대련속치속성진행리산화본문이용LVQ신경망락능구조도련속속성단점적공능，제출료일충기우LVQ신경망락적리산화방법，종이실현료대련속속성적리산화。산법분석화실험증명，본산법시절실가행적。