一种基于属性频率划分的决策树算法

• 作者: 任贤华 原庆能 李春贵 王萌
• 来源期刊: 广西工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 粗糙集 属性重要性 属性频率
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6410.2007.04.001

摘要

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法.在构造决策树的过程中,节点划分属性选择的标准直接影响决策树分类的效果.基于粗糙集的属性频率函数等方法度量属性重要性的概念,将其用于分枝划分属性的选择,提出一种决策树学习算法.该方法仅利用区分矩阵就可以计算出属性的出现频率函数值,计算简单.实验结果表明,用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较,结构简单,且能有效提高分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春贵	广西工学院计算机工程系	56	539	13.0	21.0
2	王萌	广西工学院计算机工程系	35	429	10.0	20.0
3	原庆能	广西工学院计算机工程系	4	8	2.0	2.0
4	任贤华	广西工学院计算机工程系	1	0	0.0	0.0