增量决策树算法研究

• 作者: 宫雨 尹阿东 郭秀颖 高学东 龙誉
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 增量算法
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 智能与算法研究
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.02.021

摘要

文中主要解决传统的ID3算法不能处理增量数据集构造决策树的问题.在传统ID3决策树算法和原有增量算法的基础上,利用信息论中熵变原理的特点,对与增量决策树算法相关的三个定理进行相应的改进,在理论上证明了改进的增量决策树算法的有效性和可靠性.同时对增量决策树算法和ID3算法的复杂度进行了对比分析,得出增量决策树算法的实例费用和信息熵费用都高于ID3算法的结论.最后通过一个实验证明,改进的增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹阿东	北京科技大学管理学院	10	147	7.0	10.0
2	高学东	北京科技大学管理学院	143	1129	18.0	24.0
3	龙誉	北京科技大学管理学院	4	78	4.0	4.0
4	宫雨	北京科技大学管理学院	7	73	5.0	7.0
5	郭秀颖	哈尔滨工业大学管理学院	2	18	2.0	2.0