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一种基于CART的决策树改进算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对分析CART算法的要求被选择的属性是连续且有序的,并且只能产生两个子节点的问题,依据CART算法理论,采用A—CART算法,弥补了CART方法的不足.是一种选用离散无序的属性作为决策树的分裂节点,分裂后可以产生多个子节点的方法,并为此方法设计了分裂函数,通过一个实例给出了具体的使用方法. 相似文献
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高效性和可扩展性是多关系数据挖掘中最重要的问题,而提高算法效率的主要瓶颈在于假设空间,且用户对分类的指导会在很大程度上帮助系统完成分类任务,减少系统独自摸索的时间。针对以上问题提出了改进的多关系决策树算法,即将虚拟连接元组传播技术和提出的背景属性传递技术应用到多关系决策树算法中。对改进的多关系决策树算法进行了理论证明,并且对多关系决策树算法和改进的多关系决策树算法进行比较实验。通过实验可以得出,当改进的多关系决策树在搜索数据项达到背景属性传递阈值时,改进的多关系决策树算法的效率相对很高且受属性个数增加(或 相似文献
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