基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
决策树数据挖掘技术是目前最有影响和使用最多的一种数据挖掘技术.决策树构造的方法很多,本文提出一种基于信息增益法的决策树构造方法,给出了相应的决策树构造算法,并通过一个实例对其进行了说明.最后,本文对噪声问题、子树复制和碎叶等问题提出了解决思路.
推荐文章
基于主成分分析的多变量决策树构造方法
数据挖掘
单变量决策树
多变量决策树
主成分分析
动态数据环境下决策树的构造方法
动态数据环境
分类
决策树
信息增益
决策树构造算法的分析
数据挖掘
决策树
ID3
C4.5
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于信息增益法的决策树构造方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 数据挖掘 决策树 信息增益
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 软件工程
研究方向 页码范围 28-30
页数 3页 分类号 TP311
字数 3410字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2006.03.009
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 唐学忠 9 57 3.0 7.0
2 胡智喜 22 109 6.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (104)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (43)
同被引文献  (28)
二级引证文献  (55)
1986(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(9)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(2)
2008(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2009(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2010(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2011(6)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(2)
2012(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2013(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2014(10)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(6)
2015(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2016(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2017(13)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(6)
2018(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2019(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
决策树
信息增益
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