不一致数据上精确决策树生成算法

• 作者: 李建中 王宏志 王鹤澎 高宏
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不一致数据 决策树 分类 海量数据
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 复杂环境下的机器学习研究专刊
• 页码范围: 2814-2824
• 页数: 11页
• 分类号: TP181
• 字数: 8317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005344

摘要

近年来,随着现实生活中数据量的不断增大,不一致数据的出现也越发频繁,这使得人工修正不一致数据变得更加耗时.而且,人工修正数据方法本身也存在着不可避免的人为操作错误,因此,这种修正方法不再可行.如何不提前修复不一致数据,直接在不一致数据上进行分类,是该文的核心研究内容.对决策树生成算法的目标函数进行改进,使其能够直接对不一致数据进行分类,并得到较好的分类结果.对约束条件中的特征对分类结果的影响进行了多方面衡量,从而调整该特征的影响因子,使得决策树的节点分割更加精确,分类效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建中	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	237	6003	33.0	72.0
2	王宏志	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	69	557	12.0	21.0
3	高宏	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	109	1574	18.0	36.0
4	王鹤澎	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	2	14	2.0	2.0