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摘要:
决策树算法可以对数据集进行有效的训练学习和快速准确的分类,其中ID3算法是最早提出的一种决策树算法,但是,此算法只适用于处理取值较多属性的数据,不能处理连续数据,对噪声也比较敏感.C4.5算法是对ID3算法的优化,不仅可以对连续值属性进行处理,而且增加了对空值数据的处理功能.在研究和分析主流决策树算法基础上,针对二手汽车数据库在Weka数据挖掘平台进行了C4.5算法的设计与实现.实验结果表明该算法对预测数据集中的相应属性能进行较为准确的预测.
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文献信息
篇名 决策树算法在Weka平台上的数据挖掘应用
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 决策树算法 ID3 C4.5 Weka
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 63-65
页数 3页 分类号 TP302
字数 1330字 语种 中文
DOI
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 王子牛 贵州大学网络与信息化管理中心 38 169 7.0 11.0
2 侯立铎 贵州大学大数据与信息工程学院 2 21 2.0 2.0
3 程斐斐 贵州大学大数据与信息工程学院 1 17 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
决策树算法
ID3
C4.5
Weka
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
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