基于度量的决策树

• 作者: 张志刚 李立志
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 马氏距离 特征子集 决策树
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与方法
• 页码范围: 46-47
• 页数: 2页
• 分类号: TP301
• 字数: 1943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2006.04.014

摘要

决策树是一种采用分治策略的聚类分析方法,构建决策树的关键是选择合适的属性.传统的决策树通常从最大化信息熵的角度来构造,不能对属性的分类能力进行足够好的区分.对传统的决策树生成算法的不足,本文提出了一种基于马氏距离的决策树生成算法.算法使用马氏距离来区分不同特征属性子集的分类能力.试验结果表明,基于度量的决策树的性能优于传统的决策树.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志刚	长沙学院电子与通讯工程系	30	208	9.0	13.0
2	李立志	湖南大学电气与信息工程学院	3	4	1.0	2.0