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期刊论文
一种改进的决策树分类算法研究
一种改进的决策树分类算法研究
来源 :成都大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:rdview
【摘 要】
:
传统的ID3决策树算法存在诸多不足,如计算效率低、多值偏向等,对此,提出了属性值空缺、多值属性的选择以及属性选择标准方面的改进方案,并将加权熵和简化熵引入决策树算法以
【作 者】
:
吴碧霞
【机 构】
:
闽北职业技术学院信息与工程系
【出 处】
:
成都大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2011年4期
【关键词】
:
决策树
ID3
加权简化熵
数据挖掘
decision Tree
ID3
weighted simplified entropy
data mining
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传统的ID3决策树算法存在诸多不足,如计算效率低、多值偏向等,对此,提出了属性值空缺、多值属性的选择以及属性选择标准方面的改进方案,并将加权熵和简化熵引入决策树算法以改进传统ID3算法.实验结果表明,改进后的算法在整体性能方面较目前广泛应用的ID3算法有更优秀的性能表现.
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