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摘要:
针对数据挖掘的决策树分类技术中,SLIQ分类器在建树阶段寻找最佳分裂属性时,需要计算大量数值型属性间中间值的基尼系数,算法时间效率低的问题,提出一种改进的SLIQ算法。该算法通过判断数值型属性的预排序属性表中的类标签变化来选择合适分裂位置,减少可能存在的最佳分裂点。实验部分中,用UCI机器学习库中的数据集作分类测试。与原来的SLIQ算法相比,在没有降低分类准确率与扩大决策树规模的情况下,需要计算基尼系数的分裂点个数平均减少了36.32%。最后,将改进算法应用于电子商务的客户分析,分类结果有助于商家作出正确决策。
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文献信息
篇名 基于类标签变化的改进SLIQ算法研究
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 数据挖掘 决策树 分类 SLIQ算法 分裂点
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 27-31
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5740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 余建坤 云南财经大学信息学院 37 165 7.0 10.0
2 朱王晓嘉 云南财经大学信息学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
决策树
分类
SLIQ算法
分裂点
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
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