决策树算法的研究及优化

• 作者: 王伍伶 王熙照 王静红 邵艳华
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 熵
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 智能与算法研究
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2004.09.010

摘要

决策树算法是数据挖掘中的一个比较活跃的研究领域,是对分类问题进行深入分析的一种方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题.文中首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优化法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比.通过实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高.

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	88	1286	18.0	32.0
2	王静红	河北大学数学与计算机学院	27	226	8.0	14.0
4	王伍伶	河北师范大学计算机教学部	7	130	4.0	7.0
7	邵艳华	河北大学数学与计算机学院	4	178	4.0	4.0