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摘要:
基于构建有序决策树,提出了一种新的归纳算法。该算法选择的扩展属性不仅和类的有序互信息值最大,而且要求和同一分支上已被用过的条件属性的有序互信息值最小。实验结果表明,考虑了条件属性之间的相关性后,可避免同一条件属性的重复选择,真正体现了条件属性和决策属性之间的有序互信息,与已有的算法相比,提高了测试精度。
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文献信息
篇名 基于有序决策树的改进归纳算法
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 有序互信息 有序分类 有序信息熵 属性相关 决策树
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 41-44
页数 4页 分类号 TP181
字数 3119字 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2013.256
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 翟俊海 17 358 6.0 17.0
2 王熙照 10 318 5.0 10.0
3 潘盼 河北大学数学与计算机学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
有序互信息
有序分类
有序信息熵
属性相关
决策树
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
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
总下载数(次)
14
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