ID3分类及其剪枝算法研究

• 作者: 刘冲 李娜 杨磊
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: ID3 分类算法 决策树 剪枝算法
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 33-34
• 页数: 2页
• 分类号: TP312
• 字数: 2468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.162536

摘要

分类是数据挖掘的一个重要课题。分类的目的是建立一个分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个利用该模型形成分类规则并预测未来数据趋势[1]。决策树归纳是经典的分类算法，构建决策树模型算法中最有影响力的方法是 ID3算法。针对 ID3算法缺点，使用预剪枝和后剪枝相结合的办法处理决策树中的过学习情况，可生成一个更简单、更精确的决策树。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘冲		5	4	2.0	2.0
2	杨磊		5	4	2.0	2.0
3	李娜		1	2	1.0	1.0