模糊决策树算法与清晰决策树算法的比较研究

• 作者: 孙娟 杨宏伟 王熙照 赵明华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 归纳学习 决策树归纳 模糊决策树归纳
• 年，卷（期）: 2003,（21）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 72-75,99
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.21.024

摘要

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息熵作为启发式建立一棵清晰的决策树.针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决策树算法的一种推广.这两种算法在实际应用中各有自己的优劣之处,针对一个具体问题的知识获取过程,选取哪一种算法目前还没有一个较明确的依据.该文从5个方面对这两种算法进行了详细的比较,指出了属性为连续值时这两种算法的异同及优缺点,其目的是在为解决具体问题时怎样选择这两种算法提供一些有用的线索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王熙照	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	88	1286	18.0	32.0
2	孙娟	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	19	137	5.0	11.0
3	赵明华	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	4	87	4.0	4.0
4	杨宏伟	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	4	87	4.0	4.0