【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于Canopy聚类和BIRCH层次聚类的连续属性离散化方法，其特征在于，包括以下步骤：11)利用Canopy聚类实现连续属性数据初始聚类；设置合理的距离阈值T1、T2，其中阈值T1、T2为划分Canopy大小的度量；利用Canopy聚类方法，将相似对象放在一个子集Cluster中；经处理后获取各个Cluster的质心，完成数据初始聚类；12)以初始聚类中心为样本，通过BIRCH层次聚类进行二次聚类；利用Canopy聚类输出的Cluster质心，结合聚类特征可加性原理构建聚类特征CF和聚类特征树CF树；通过BIRCH聚类方法把稀疏的簇当做离群点删除，将稠密的簇合并为更大的簇，实现数据集的二次聚类；13)对断点集任一样本找出其所在维各聚类中心的最近邻，以此作为离散微调依据，实现连续属性的离散化；以BIRCH聚类算法的聚类中心为断点集，以轮廓系数作为聚类效果评价指标，以不相容度作为离散效果评价指标，对数据集任一样本找出其所在维各聚类中心的最近邻，以此作为离散微调依据，将聚类微调的结果作为最终连续属性离散结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：闫永刚，陶刚，刘俊，张小兵，张晓花，
申请(专利权)人：安徽科力信息产业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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