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| 基于距离权值的C4.5组合决策树算法 | |
| 引用本文： | 杜景林,严蔚岚.基于距离权值的C4.5组合决策树算法[J].计算机工程与设计,2018(1):96-102. |
| 作者姓名： | 杜景林 严蔚岚 |
| 作者单位： | 南京信息工程大学电子与信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41575155) |
| 摘 要： | 针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距离权值的C4.5算法。利用改进后的C4.5决策树分类算法训练多个基分类器,基分类器通过Bagging集成方法构建组合决策树。实验结果表明,该算法在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。 |
| 关 键 词： | C4.5算法 标准欧式距离 距离权值 信息增益率 Bagging组合算法 |
Multiple classifiers of C4.5 decision tree based on distance weight |
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| Abstract: | |
| Keywords: | C4 5 decision tree algorithm standard Euclidean distance distance weight information gain ratio Bagging multiple classifiers |
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