基于红黑树的连续属性数据流快速决策树分类算法

• 作者: 李玲娟 陈煜
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 红黑树 连续属性 VFDTc 决策树
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.02.014

摘要

以提高连续属性数据流的分类挖掘效率为目标,设计并实现了一种基于红黑树的连续属性数据流快速决策树分类算法VFDT_RBT.该算法利用红黑树来更有效地处理样本的插入,使得有序插入时的时间复杂度仍为O(nlogn);利用堆栈和红黑树中序遍历有序的特点来降低最佳划分阈值选取过程的时间复杂度;利用hoeffding不等式确定连续属性划分阈值所需的样本数量;在允许连续属性多次出现的原则下选择划分属性建立决策树,提高了算法的分类精度.在多个数据集上的分类实验结果表明:VFDT_RBT比已有的VFDTc具有更低的时间复杂度和更高的分类精度,更适合处理多属性样本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玲娟	南京邮电大学计算机学院	88	927	14.0	26.0
2	陈煜	南京邮电大学计算机学院	4	33	3.0	4.0