基于信息熵的ID3分类算法的研究

• 作者: 刘光明 欧阳晓琴
• 来源期刊: 井冈山学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 信息熵 信息增益率
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TP392.1
• 字数: 3136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2009.01.014

摘要

ID3分类算法无法处理连续性数据并且在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性,无法产生准确的规则.基于信息熵的连续数据离散化预处理技术有效地拓展了ID3算法的应用领域,并提出了基于信息增益率的分裂属性选择方法 ,样例数据测试结果 分析表明:该分类算法改正了在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性的缺陷,提高了分类的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘光明	井冈山大学信息科学与传媒学院	3	14	2.0	3.0
2	欧阳晓琴		1	2	1.0	1.0