决策树分类ID3算法研究

被引：34

作者：

张桂杰

王帅

机构：

[1] 吉林师范大学计算机学院

来源：

吉林师范大学学报(自然科学版) | 2008年 / 03期

关键词：

决策树; 分类; ID3算法;

D O I：

10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2008.03.040

中图分类号：

C934 [决策学];

学科分类号：

030308 [社会治理与社会政策];

摘要：

分类是数据挖掘的重要内容之一,在许多领域得到广泛应用,现已有多种分类方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛,本文分析了决策树分类ID3算法的原理,给出构造决策树的基本算法,指出ID3算法构造决策树的优缺点,针对ID3算法倾向于取值较多的测试属性的缺点,引入一个参数来约束属性选择,给出一种优化算法.

引用

页码：135 / 137

页数：3

共 5 条

[1]

数据挖掘原理与技术.[M].张云涛;龚玲著;.电子工业出版社.2004,

[2]

数据挖掘.[M].(加)JiaweiHan;(加)MichelineKamber著;范明;孟小峰等译;.机械工业出版社.2001,

[3]

决策树学习算法ID3的研究 [J].