会议论文《基于可变布尔矩阵的连续属性离散化算法》发表于第六届智能CAD与数字娱乐学术会议。该文提出一种新的连续属性离散化方法，利用可变布尔矩阵对数据进行高效处理，提升数据挖掘和机器学习任务中的特征转换效率。通过实验验证，该算法在保持数据信息完整性的同时，有效减少了数据维度，具有良好的应用前景。
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