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摘要:
决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法.介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性.改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值.
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文献信息
篇名 基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粗集 ID3算法 属性依赖度 数据挖掘
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 电工电信、自动化与计算机
研究方向 页码范围 42-45
页数 4页 分类号 TP319
字数 3350字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6871.2010.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张永胜 洛阳理工学院计算机与信息工程系 53 135 6.0 9.0
2 杜宏保 河南科技大学政治与社会学院 10 20 2.0 4.0
3 陶荣 洛阳理工学院计算机与信息工程系 17 97 4.0 9.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (41)
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参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
粗集
ID3算法
属性依赖度
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
出版文献量(篇)
3214
总下载数(次)
7
总被引数(次)
19453
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