MATLAB ChiMerge离散化算法实现与应用系统

资 源 简 介

本项目完整实现ChiMerge离散化算法，涵盖数据预处理、卡方统计量计算、区间合并决策与可视化分析，适用于数值型数据的高效离散化处理与可解释性分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的ChiMerge离散化算法实现与应用系统

项目介绍

本项目实现了经典的ChiMerge离散化算法，提供了一个完整的基于卡方统计检验的连续数据离散化解决方案。系统通过卡方假设检验判断相邻区间的独立性，采用贪心策略迭代合并最相似的区间，最终将连续型数据转换为离散型数据，为后续数据挖掘和机器学习任务提供预处理支持。

功能特性

1. 数据预处理模块

• 支持数值型数据的标准化处理，消除量纲影响
• 提供数据排序功能，为区间初始划分奠定基础
• 兼容多种数据格式输入（.mat/.csv）

2. 核心算法模块

• 精确计算卡方统计量，基于假设检验原理
• 实现贪心策略的区间合并决策机制
• 支持多种终止条件判断（卡方阈值、最小区间数等）

3. 可视化分析模块

• 提供离散化前后数据分布对比直方图
• 直观展示区间合并过程的效果变化
• 支持可视化结果的导出功能

4. 参数配置模块

• 允许用户自定义卡方显著性阈值（默认0.05）
• 可设置最小区间数等关键参数
• 提供灵活的算法调优接口

5. 效果评估模块

• 计算离散化后的信息熵变化
• 评估分类性能指标提升效果
• 生成详细的离散化质量分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备数值型特征矩阵和对应的类别标签向量
2. 参数设置：根据需要调整卡方阈值和最小区间数参数
3. 执行离散化：运行主程序，系统将自动完成整个离散化流程
4. 结果分析：查看输出的离散化区间边界、映射规则和评估报告
5. 结果应用：使用生成的离散化规则对新数据进行转换

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢，实现了算法流程的统一调度与执行管理。其主要功能包括：协调各模块间的数据传递与调用顺序，处理用户输入的参数配置与数据文件，控制离散化过程的初始化、迭代合并与终止判断，组织可视化图表的生成与展示，并最终输出离散化结果与评估报告。该文件确保了系统各组件的高效协同工作，为用户提供了一站式的离散化处理体验。