【摘 要】
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决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用,其规则生成算法实现对决策树规则的提取和化简。属性相关性分析的基本思想是计算某种度量,用于量化属性与给定概念的相关性。提出了一种基于属性相关性的c4.5决策树规则生成算法c-c4.5 ru les,可替代c4.5原有的规则生成算法。c-c4.5 ru les在对规则进行化简时充分考虑了属性之间的关联性,实验表明该算法在保持原
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,北京机电工程研究所
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决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用,其规则生成算法实现对决策树规则的提取和化简。属性相关性分析的基本思想是计算某种度量,用于量化属性与给定概念的相关性。提出了一种基于属性相关性的c4.5决策树规则生成算法c-c4.5 ru les,可替代c4.5原有的规则生成算法。c-c4.5 ru les在对规则进行化简时充分考虑了属性之间的关联性,实验表明该算法在保持原有分类精度的前提下,能有效提高规则生成时的计算速度和效率。
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