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摘要:
ID3算法是决策树学习归纳和数据挖掘中的核心方法。针对ID3算法存在的多值偏向问题,该文提出了一种新的方法对ID3算法加以改进。首先建立属性的关联矩阵,然后通过计算属性的类方差选择分裂属性,结合实例说明了改进算法的基本思想。实验结果表明,改进后的算法能够构造更合理的决策树并能在一定程度上克服多值偏向。
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文献信息
篇名 基于关联矩阵的决策树分类算法
来源期刊 长春大学学报 学科 工学
关键词 决策树 ID3 多值偏向 关联矩阵
年,卷(期) ccdxxbb_2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 426-429
页数 4页 分类号 TP301.6
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研究主题发展历程
节点文献
决策树
ID3
多值偏向
关联矩阵
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春大学学报
月刊
1009-3907
22-1283/G4
大16开
长春市卫星路6543号
1991
chi
出版文献量(篇)
7993
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10
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