ID3算法的改进和简化

被引:34
作者
朱颢东 [1 ,2 ,3 ]
机构
[1] 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
[2] 中国科学院成都计算机应用研究所
[3] 中国科学院研究生院
关键词
决策树; ID3算法; 属性重要性; 信息增益; 凸函数;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性重要性来改进ID3算法,并根据改进的ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质来简化该算法.实验表明,优化的ID3算法与原ID3算法相比,在构造决策树时具有较高的准确率和更快的计算速度,并且构造的决策树还具有较少的平均叶子数.
引用
收藏
页码:883 / 886+891 +891
页数:5
相关论文
共 10 条
[1]
Induction of decision trees.[J].J. R. Quinlan.Machine Learning.1986, 1
[2]
决策树分类ID3算法研究 [J].
张桂杰 ;
王帅 .
吉林师范大学学报(自然科学版), 2008, (03) :135-137
[3]
基于属性值的ID3算法改进 [J].
孙爱东 ;
朱梅阶 ;
涂淑琴 .
计算机工程与设计, 2008, (12) :3011-3012+3033
[4]
决策树算法的优化与比较 [J].
鲁为 ;
王枞 .
计算机工程, 2007, (16) :189-190
[5]
Rough集中属性分类贡献能力综合测度研究 [J].
乔梅 ;
韩文秀 .
系统工程学报, 2006, (05) :508-514
[6]
基于信息论的决策树算法探讨 [J].
张彦 ;
刘暾东 ;
李茂青 .
自动化技术与应用, 2006, (01) :4-7
[7]
一种新型决策树属性选择标准 [J].
倪春鹏 ;
王正欧 .
武汉科技大学学报(自然科学版), 2004, (04) :437-440
[8]
决策树算法的研究及优化 [J].
王静红 ;
王熙照 ;
邵艳华 ;
王伍伶 .
微机发展, 2004, (09) :30-32
[9]
一种基于粗糙集构造决策树的新方法 [J].
蒋芸 ;
李战怀 ;
张强 ;
刘扬 .
计算机应用, 2004, (08) :21-23
[10]
决策树的优化算法 [J].
刘小虎 ;
李生 .
软件学报, 1998, (10)