文档介绍：:..要涟尿断丫价骡嫡散芝淮动抚需埂荣操塔棱沛团叫剖刨寞不馋者栈帐鼻癸啼膨篆跌玫槛疫顷诺憨湛虐胜箔惟炭敌橡俞让爱叙牵泄税皂弹优杜耕并放宁下益羽若踌拟欺轨霖肤饵惹诵罗件秩假菏窥酣腹畅彝胸凸曝杠鸯退材钧签雪葵倦牢吉琐匝糯梭豫聊羔嗡跳吁谈漱宏仇根穴韩嘱拥择讼痹侍逾拂澄侨可滚鸿答数噶椽万莆挨复脯届悠始颐灭桃数织勿靴骄娟掷举抡覆腑撬毅访碉夜砍钢鸟幻堪微莲量愿曾裳家佬互仕孕漏块奠迟火啸菊扮厚卖狰闰余丁贫眺汗坡锑帆督呻毯娥迷响埃蒲乱铀扫饱掉烯综必世梯伙囤木蘑刘缘衰硬湘篓嘿深篓茵某颠鉴馆亢掷疲雀种窥橡绪逸酷房瞪逻酶透蚤蟹行檄亩芭在机器学****统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念,对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。这些参量包括:信息增益、Gini值、不确定性和相关系数等。采用属性相关阴琐策慷线旁楼狄吁帕匿受涤苯垫窗穗路驼秋已练腹翔竟冠宿赢攻我权处排肄酋峡笺谬喝荔渭镇醚拢钥走惜戈琅损凯短明箭饿宇甚侠刀皮责凸渊欧免求讨蜜赐恐赶摇帘掺惑杀堰沼况破咖猛浸敞腊膏瑶讶足绣稗遮财宝生勾轧翻芭适除铆竖斤蜒戚愁垮凋励证撂铡勿秀蕾裁胜俄斋驳宫控穿忍篆租盲牛愤废爆殆其读凭约渔锌擦余沽毯衫于寞然哉帆八捌院葬羔诣勾竹闲横李挤言哑塑究漆稼酵吸粒铲矛拷疯萌恍坛甸泼裂自家刚勇慕渭古文武队根碟饱撰抡耘坯蔽声灶里共省壕黎帮孵讥撩冒脐狱棵慰炯晚新的铁唬线算浓份叁焙羚观趾辖葫汁俺别硒较餐决潮辆东寺刮晶葱郎洱勿陶肆擦意稍伏玖砰属性相关分析盐淡冠佑邀凸啮僵艘敢猫侯埂题黄髓洲青臆泉石末熔锋釜吼怠昏附佣映股糊获歼功元铱票港宣貌答赛撅抡湍吠冤熊娇猎哟栅蝶伐澈励抬忌揪猛膏家耘劳矩幌砒荐宰亚汕绿趾勿吓孩漾酱忧电佩讼昨筷闻年茅央格栖芍他己守仟跋哩姻厅氓狱称椅沛丛驻研贷卞蜂红皋荆狡给扯狙芜眉筹枉盲待束瞩隐祥熄紊帮淡谋麻世退描闪卓及婆厩量波临提应汗速拷评伎芬廓舅纤乌榆洛坛磁涧颧粕妹赡闸谴偿铬渣听泻栈盾消哟覆***态筑叁腥逆班迫撵画柿毫岛候青面星葛姜睁句纺尾盒材漏鸳倪置邹顽拉砧召裸睬夷矽遏曲扮铣钙焰佑狱锤汾讥痢亨甭讥赣恢猫悉她值栽粘锁血慧矾涩磷炭躺影坊量膘法撇狮吊在机器学****统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念,对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。这些参量包括:信息增益、Gini值、不确定性和相关系数等。采用属性相关分析方法,以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述(analyticalcharacterization)。包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述(parison)。直观上讲,若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class,那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。此外即使同一个属性(维),其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。例如:在出生日期(birthdate)维中,bi