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数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进
引用本文:但小容,陈轩恕,刘飞,柳德伟.数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进[J].软件导刊,2009(2).
作者姓名:但小容  陈轩恕  刘飞  柳德伟
作者单位:国网电力科学研究院
摘    要:决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。

关 键 词:数据挖掘  决策树  ID3算法  改进  加权简化信息熵
本文献已被 维普 等数据库收录!
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