基于层次分解的决策树

被引：14

作者：

杨宏伟

赵明华

孙娟

王熙照

不详

机构：

[1] 河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心

[2] 河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心保定

[3] 保定

来源：

计算机工程与应用 | 2003年 / 23期

关键词：

归纳学习; 决策树; ID3; 层次分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.12 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3为代表的传统的决策树能较好地解决分类问题,但当类的个数增多时,所产生的单一决策树就会变得复杂,同时概括能力降低。该文采用基于层次分解的方法通过产生多层决策树来处理多类问题。与传统的单一决策树比较,基于层次分解的决策树在处理多类问题时有许多的优势。

引用

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页数：4