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期刊论文
决策树分类算法研究
决策树分类算法研究
来源 :盐城工学院学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaojinzhu123
【摘 要】
:
决策树分类算法是数据挖掘研究中的一个以样本数据集为基础的归纳学习方法,它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则,提取描述样本数据集
【作 者】
:
沈晨鸣
【机 构】
:
南京工程学院计算机工程系
【出 处】
:
盐城工学院学报:自然科学版
【发表日期】
:
2005年4期
【关键词】
:
决策树
数据挖掘
信息增益
derision tree data-scooping information gain
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决策树分类算法是数据挖掘研究中的一个以样本数据集为基础的归纳学习方法,它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则,提取描述样本数据集的数据模型.讨论了决策树分类算法的基本原理,给出了算法的特性并通过一个实例给出了具体的使用方法.
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