Lukasz A. Kurgan and Krzysztof J. C

Lukasz A. Kurgan and Krzysztof J. Cios proposed a supervised CAIM (class-attribute interdependence maximization) discretization algorithm [5] that handles continuous and mixed mode attributes. The CAIM algorithm‟s goal is to find the minimum number of discrete intervals while minimizing the loss of class-attribute interdependency.
The algorithm uses class-attribute interdependency information as the criterion for the optimal discretization.
The Class- Attribute Interdependency Maximization (CAIM) criterion measures the dependency between the class variable C and the discretization variable D for attribute F, for a given quanta matrix. The CAIM criterion is defined as

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

lukasz Kurgan และ krzysztof เจ ซีไอโอที่นำเสนอภายใต้การดูแล caim (ระดับสูงสุดแอตทริบิวต์การพึ่งพาซึ่งกันและกัน) ขั้นตอนวิธีการไม่ต่อเนื่อง [5] ที่จัดการคุณลักษณะโหมดต่อเนื่องและผสม ขั้นตอนวิธีการ caim "เป้าหมายคือการหาจำนวนขั้นต่ำของช่วงเวลาต่อเนื่องในขณะที่ลดการสูญเสียของ interdependency ระดับแอตทริบิวต์.
ขั้นตอนวิธีการใช้ข้อมูล interdependency ระดับคุณลักษณะที่เป็นเกณฑ์สำหรับ discretization ดีที่สุด
ระดับแอตทริบิวต์ interdependency สูงสุด (caim) เกณฑ์มาตรการการพึ่งพาระหว่างเรียนคตัวแปรและตัวแปรไม่ต่อเนื่องงแอททริบิฉสำหรับเมทริกซ์ควอนตั้มที่กำหนด เกณฑ์ caim ถูกกำหนดให้เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Lukasz A. Kurgan และ Krzysztof J. Cios เสนอขั้นตอนที่มี CAIM (แอตทริบิวต์คลาอิสระเสรี maximization) discretization วิธี [5] ที่จัดการคุณลักษณะของโหมดผสม และต่อเนื่อง CAIM algorithm‟s เป้าหมายคือหาจำนวนต่ำสุดของช่วงที่ไม่ต่อเนื่องในขณะที่ลดการสูญเสียของแอตทริบิวต์คลาความเชื่อมโยงกัน
อัลกอริทึมใช้แอตทริบิวต์คลาข้อมูลอ้างอิงระหว่างกันเป็นเงื่อนไขสำหรับ discretization เหมาะสมที่สุด
การเรียน - คุณลักษณะความเชื่อมโยงกัน Maximization (CAIM) เกณฑ์วัดการขึ้นต่อกันระหว่างตัวแปรคลาส C และ discretization แปร D สำหรับแอตทริบิวต์ F สำหรับเมทริกซ์ quanta กำหนด เกณฑ์ CAIM ถูกกำหนดให้เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

A . lukasz kurgan krzysztof ก.ศป.และ CIO ทุกคนจึงมีการตรวจสอบเสนอ caim (ผลไปเป็นสมมุติฐาน Class - แอตทริบิวต์) discretization อัลกอริธึม[ 5 ]ที่จัดการแอตทริบิวต์โหมดอย่างต่อเนื่องและเป็นการผสมผสาน caim อัลกอริทึม"เป้าหมายคือในการค้นหาจำนวนขั้นต่ำของในแต่ละช่วงแยกต่างหากในขณะที่ลดการสูญเสียของ interdependency Class - แอตทริบิวต์.
อัลกอริธึมที่ใช้ข้อมูล interdependency Class - แอตทริบิวต์เป็นเกณฑ์สำหรับ discretization ดีที่สุด
Class - แอตทริบิวต์ interdependency ผล( caim )ที่วัดเกณฑ์การพึ่งพาระหว่างตัวแปร CLASS C และ D ปรับเปลี่ยน discretization สำหรับแอตทริบิวต์ F สำหรับ Matrix Storage QUANTA ให้. เกณฑ์ caim มีกำหนดไว้เป็น