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数据挖掘中决策树算法的最新进展
引用本文:韩慧,毛锋,王文渊. 数据挖掘中决策树算法的最新进展[J]. 计算机应用研究, 2004, 21(12): 5-8
作者姓名:韩慧  毛锋  王文渊
作者单位:清华大学,自动化系,北京,100084;清华大学,建筑学院,北京,100084
摘    要:概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。

关 键 词:决策树  分类  数据挖掘
文章编号:1001-3695(2004)12-0005-04
修稿时间:2004-03-19

Review of Recent Development in Decision Tree Algorithm in Data Mining
HAN Hui,MAO Feng,WANG Wen-yuan. Review of Recent Development in Decision Tree Algorithm in Data Mining[J]. Application Research of Computers, 2004, 21(12): 5-8
Authors:HAN Hui  MAO Feng  WANG Wen-yuan
Abstract:This paper summarizes the fundamentals and advantages of traditional decision trees, and the limits of decision trees under data mining environment where magnitude data sets are used. From five aspects, the author then emphasizes the improvements of decision trees in order to meet the requirement of data mining in recent years. Finally, the paper analyses the challenges to the field and the possible improvements of decision tree algorithm in the future.
Keywords:Decision Tree  Classification  Data Mining
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