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摘要:
ID3算法是一种信息熵的决策树学习算法,把信息熵作为选择测试属性的标准,对训练实例集进行分类并构造决策树来预测如何由属性对整个实例空间进行划分.ID3算法对于相对小的数据集是很有效的,但对大型数据库而言,ID3算法无法处理.SLIQ分类算法使用了一些独特的技术,改进了学习的时间,同时在没有降低精确度的情况下,解决了对磁盘驻留大数据集的分类,具有更快的速度而且生成较小的树.
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文献信息
篇名 一种基于SLIQ的快速扩展分类算法的实现
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 ID3 SLIQ 分类器 MDL 决策树
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-21
页数 3页 分类号 TP301
字数 2976字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2005.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 涂宇峰 3 6 2.0 2.0
2 周育辉 44 104 5.0 9.0
3 周芸 16 37 3.0 5.0
传播情况
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (30)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (2)
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2000(1)
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2001(1)
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2002(1)
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2007(1)
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2010(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
ID3
SLIQ
分类器
MDL
决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
论文1v1指导