基于属性依赖度计算和PCA的C4.5算法

• 作者: 孙力 黄秀霞
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: C4.5算法 属性依赖度计算 主成分分析 平均波动率 应用权重
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 3964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)01-0131-04

摘要

针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析(PCA)的C4.5算法.根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;引入了“平均波动率”和“应用权重”两个新概念,得到一个新的属性选择度量.用学生综合成绩的评定工作进行应用分析,并用UCI数据集进行性能比较,实验表明:改进后算法的评定结果更科学,并且分类更准确,运算效率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙力	江南大学物联网工程学院	39	264	8.0	15.0
2	黄秀霞	江南大学物联网工程学院	2	35	2.0	2.0