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在朴素贝叶斯算法和ID3算法的基础上，提出一种改进的决策树分类算法。引入客观属性重要度参数，给出弱化的朴素贝叶斯条件独立性假设，并采用加权独立信息熵作为分类属性的选取标准。理论分析和实验结果表明，改进算法能在一定程度上克服ID3算法的多值偏向问题，并且具有较高的执行效率和分类准确度。
基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类
【摘 要】
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在朴素贝叶斯算法和ID3算法的基础上，提出一种改进的决策树分类算法。引入客观属性重要度参数，给出弱化的朴素贝叶斯条件独立性假设，并采用加权独立信息熵作为分类属性的选取标
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,周口职业技术学院信息工程系,周口师范学院计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年14期
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