CAIM离散化算法：通过类-属性相互依赖最大化来离散化连续数据 - MATLAB开发

简介：
本项目介绍了一种名为CAIM（互信息类间方差最大化）的数据离散化算法，用于将连续数据转换为分类数据。该方法旨在通过优化类与属性之间的依赖关系来提高数据分析的准确性。此MATLAB实现提供了对复杂数据集的有效处理能力，有助于改进机器学习模型的性能和可解释性。 从数据库提取知识的任务通常由机器学习算法完成。多数这些算法只能处理用离散数字或名义属性（特征）描述的数据。对于连续属性，则需要使用一种将连续属性转换为离散属性的离散化算法，例如CAIM 离散化算法。相关代码基于论文《CAIM Discretization Algorithm》中的方法实现。你可以从“ControlCenter.m”文件开始学习，其中包含一个简单的示例和详细说明。如果遇到任何问题，请随时告知我，我会尽快回复你。