有关CHI-SQUARE的问题

来源： 作者：互联网作品 时间：2007-03-26 点击：

各位老师，大家好。

我在学习《数据挖掘，概念与技术》。

其中的92页(第二版，英文版）提到：

用CHI-SQUARE方法进行对连续属性的离散化处理的时候，对相邻间隔中CHI-SQUARE值最小的间隔进行合并，因为CHI-SQUARE值最小，意味着这两个间隔具有相似的类分布(class distribution).

同时，在68页提到了用CHI-SQUARE衡量两个特征之间的相关性。

在进行特征筛选时，CHI-SQUARE方法是一种优秀的特征筛选方法。两个特征的CHI-SQUARE值越大，说明这两个特征的相关性越强。

以上的两种说法之间是否存在矛盾呢，如何理解?

Thank you very much.

MOKURAM

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