一种新的分层概念信息熵方法及其应用

• 作者: 游福成
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 分类器 概念分层
• 年，卷（期）: 2007,（z2）
• 页码范围: 136-139
• 分类号: TP18
• 字数: 3505字
• 语种: 中文

摘要

经典ID3算法在构造决策树有偏向于取值多的属性的缺点,主要原因是对概念的分级不够细致到位,造成信息熵的计算不准确,从而导致构造决策树时偏向于取值多的属性.本文提出了有效而简洁的分层概念的信息熵方法,在决策树的构造过程中较好地克服了ID3算法存在的缺点,最后通过一个实例验证了分层概念的信息熵方法的有效性性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游福成	北京印刷学院信息与机电工程学院	32	205	6.0	13.0