基于双向有序互信息的单调分类决策树算法

• 作者: 梁吉业 王宝丽 许行
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 有序互信息 决策树 单调分类 集成学习
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 628-636
• 语种: 中文

摘要

决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题,近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念,并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中,得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上,利用双向的有序互信息生成不同的决策树,再集成其分类规则得到最后的决策结果,实验数据表明,相对于单向的有序分类树,此算法可以提高分类准确率,缩短分类规则的长度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁吉业	计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院	24	286	11.0	16.0
3	王宝丽	计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院	2	9	2.0	2.0
6	许行	计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院	1	6	1.0	1.0