决策树算法的一种改进算法

被引：18

作者：

屈志毅

周海波

机构：

[1] 兰州大学信息科学与工程学院

来源：

计算机应用 | 2008年 / S1期

关键词：

数据挖掘; 决策树; ID3; 无关度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测。ID3算法是决策树中应用最广泛的算法,通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了ID3算法倾向于取值较多属性的缺点,引入无关度对ID3算法作了改进。实验数据结果分析表明,改进后的算法能得到更合理、更有效的规则。

引用

页码：141 / 143

页数：3

共 8 条

[1] 决策树算法及其核心技术 [J].

杨学兵 ;

张俊 .

计算机技术与发展, 2007, (01) :43-45

[2] 基于信息熵的决策树算法实现 [J].

孙细明 ;

张晓鹏 .

计算机与数字工程, 2005, (11) :96-97+123

[3] 一种改进的ID3算法 [J].

郭玉滨 .

肇庆学院学报, 2005, (05) :14-17

[4] 基于Mobile Agent的分布式ID3挖掘模型 [J].

刘东升 .

计算机应用与软件, 2005, (10) :51-53

[5] ID3算法的一种改进算法 [J].

曲开社 ;

成文丽 ;

王俊红 ;

不详 .

计算机工程与应用 , 2003, (25) :104-107

[6] 改进决策树的研究 [J].

滕皓 ;

赵国毅 ;

韩保胜 .

济南大学学报(自然科学版), 2002, (03) :231-233

[7]

数据仓库与数据挖掘技术[M]. 电子工业出版社 , , 2002

[8]

数据挖掘[M]. 机械工业出版社 , (加)JiaweiHan, 2001

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