不同离散化方法在分类算法中的应用研究文献综述

离散化是数据预处理中的一项重要技术，它将连续属性转换为离散属性，以提高分类算法的效率和准确性。

本文献综述首先介绍了离散化和分类算法的相关概念，然后重点概述了不同离散化方法的研究概况，包括无监督离散化、监督离散化以及常用方法的比较。

此外，还深入探讨了主要研究方法，包括基于频率、基于熵、基于聚类和基于粗糙集的离散化技术，并分析了它们在决策树、贝叶斯分类器、支持向量机和神经网络等分类算法中的应用。

最后，对现有研究进行了述评，并展望了未来的研究方向。

关键词：离散化；分类算法；数据预处理；特征工程；机器学习

随着数据挖掘和机器学习技术的快速发展，分类问题在各个领域得到了广泛应用，例如客户关系管理、信用评估、医学诊断和图像识别等。

分类算法的目标是根据已知类别的数据集构建模型，然后利用该模型对未知类别的数据进行预测。

然而，现实世界中的数据集往往包含大量的连续属性，而许多分类算法只能处理离散属性。

此外，连续属性通常具有较高的维度和复杂性，直接使用它们可能会降低分类算法的效率和准确性。

为了解决这些问题，离散化应运而生，它将连续属性的值域划分为有限个区间，并将区间内的值映射到相同的离散符号。