数据挖掘(2.4)--数据归约和变换
在数据离散化中也可以引入这种思想，对于一个属性的两个相邻的取值区间，“属性值处于哪一个的区间”与“数据属于哪一个类别”这两个变量的独立性可以表明是否应该合并两个区间。主成分分析(PCA)是一种正交线性变换，它将数据通过正交变换到新的坐标系中,其中第一个分量有最大的方差，第二个分量有第二大的方差，依此类推，数据主要的能量集中在前几个分量中。在进行数据离散化的过程中，如果关注点主要在于属性值的离散化能够有助于提高分类的准确性，那么可以使用信息增益来进行数据离散化。这种方法将数值型的数据分成相对规整的自然分区。
