基于遗传算法的多属性模糊决策树的优化

• 作者: 周万里 尹作海 邱洪泽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 信息增益 遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 148-151
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.03.044

摘要

决策树是数据挖掘中的一种高效方法,但是当训练数据的属性很多时,构建的决策树的规模会随属性个数增加而指数级增长,进而会产生海量的规则.针对该问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法.首先根据信息增益利用轮盘赌方法选取若干组属性,构建多棵决策树,然后利用遗传算法对多棵决策树进行组合,并最终形成规则集.最后给出了实验结果,证明了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹作海	山东大学计算机科学与技术学院	5	34	3.0	5.0
2	邱洪泽	山东大学计算机科学与技术学院	19	129	6.0	11.0
3	周万里	山东大学计算机科学与技术学院	2	23	2.0	2.0