增量决策树知识获取

• 作者: 叶春明 李明哲
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 增量决策树 ID3 ID4 ID5R
• 年，卷（期）: 2009,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 6514-6516
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 4328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2009.23.077

摘要

决策树算法已经在人工智能领域发挥了巨大的作用,但是传统的ID3算法并不能满足增量学习的要求,增量决策树算法已经成为了当前的研究热点.该文引入了属性值类别计数器的概念.然后重点介绍了ID4算法和ID5R.算法,并在最后加以比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶春明		5	18	2.0	4.0
2	李明哲	解放军理工大学指挥自动化学院	2	1	1.0	1.0