【摘 要】
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在决策树算法中,即使存在两个＂最好＂属性,也只是随机选择一个作为根或节点属性.因此,决策树算法产生的分类规则较少.此外,决策树算法采用全匹配测试实例,测试实例最多匹配一条
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170129）,福建省自然科学基金资助项目（2013J01259）
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在决策树算法中,即使存在两个＂最好＂属性,也只是随机选择一个作为根或节点属性.因此,决策树算法产生的分类规则较少.此外,决策树算法采用全匹配测试实例,测试实例最多匹配一条分类规则甚至没有匹配,进而影响分类准确率.针对该问题,提出了基于双属性节点部分匹配的决策树改进算法（DAID3）：首先,如果存在两个信息熵相等或相近的＂最好＂属性,DAID3算法选择两个属性构建节点,它们的属性值及组合作为分枝.因此,每个训练实例可能被多条分类规则覆盖.其次,判断新实例时,在分枝节点上可能匹配到多条路径,为了选择最好路径,
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