[发明专利]一种基于微调条件概率的分类数据转换方法有效
| 申请号： | 201910770010.6 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110502552B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 熊庆宇;李秋德;吉胜芬;高旻;余洋;王凯歌;吉皇 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/215;G06N20/00 |
| 代理公司： | 重庆西南华渝专利代理有限公司 50270 | 代理人： | 郭桂林 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据预处理的数据挖掘或机器学习领域，本发明提出的一种基于微调条件概率的分类数据转换方法，包括：S1、分类数据的数据采集；S2、数据预处理，清洗分类数据中的缺失数据，噪音数据，以及无效数据；S3、条件概率计算，将清洗以后的分类数据转换为数值向量；S4、微调条件概率，对步骤S3中转换后的数值向量进行数值微调；S5、分类数据的数值嵌入，对步骤S4中进行数值微调以后的数值向量，采用原始的分类数据嵌入或映射为数值数据。本发明可将分类数据集中的分类值转换为高质量的数值向量，转换后的数值数据能保持原始数据的真实分布，保证了数据挖掘任务的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 微调 条件 概率 分类 数据 转换 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于微调条件概率的分类数据转换方法，其特征在于，包括：/nS1、分类数据的数据采集；/nS2、数据预处理，清洗分类数据中的缺失数据，噪音数据，以及无效数据；/nS3、条件概率计算，将清洗以后的分类数据转换为数值向量；/nS4、微调条件概率，对步骤S3中转换后的数值向量进行数值微调；/nS5、分类数据的数值嵌入，对步骤S4中进行数值微调以后的数值向量，采用原始的分类数据嵌入或映射为数值数据。/n
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