基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类

• 作者: 王迤冉 黄宇达
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯算法 ID3算法 信息增益 客观属性重要度 条件独立性假设 加权独立信息熵
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 41-43,47
• 分类号: TP301
• 字数: 5146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.14.012

摘要

在朴素贝叶斯算法和ID3算法的基础上,提出一种改进的决策树分类算法.引入客观属性重要度参数,给出弱化的朴素贝叶斯条件独立性假设,并采用加权独立信息熵作为分类属性的选取标准.理论分析和实验结果表明,改进算法能在一定程度上克服ID3算法的多值偏向问题,并且具有较高的执行效率和分类准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王迤冉	周口师范学院计算机科学与技术学院	82	248	8.0	12.0
2	黄宇达	西南科技大学计算机科学与技术学院	20	112	5.0	10.0