【摘 要】
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针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析（PCA）的C4.5算法。根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依
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针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析（PCA）的C4.5算法。根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;引入了＂平均波动率＂和＂应用权重＂两个新概念,得到一个新的属性选择度量。用学生综合成绩的评定工作进行应用分析,并用UCI数据集进行性能比较,实验表明：改进后算法的评定结果更科学,并且分类更准确,运算效率更高。
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