基于C4.5的决策树改进算法研究

• 作者: 徐东风
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 分类规则 属性依赖性度量
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3311字
• 语种: 中文

摘要

对海量数据的处理能力是数据挖掘最关注的问题.决策树作为一种分类器,是数据挖掘中用到的一种基本方法之一.基于C4.5的决策树改进算法,是在一些典型的决策树分类算法的基础上提出的,基本思想是在建树过程中,用属性依赖度替代信息增益率来确定划分条件属性的顺序.该算法借鉴Med Gen算法的阈值设定方法,在简化决策树剪枝和优化过程的同时,可优化C4.5算法中使用信息熵率的时间复杂度,避免了使用信息熵带来的不当划分.简述了该改进算法的执行过程,证明了算法的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐东风	中国广核集团有限公司信息技术中心	2	3	1.0	1.0