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摘要:
C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系,而没有考虑到条件属性间的相关性,直接影响构建树的准确率.提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法,用于解决条件属性之间相关性的问题,提高算法属性选择的准确性.在引入系数的基础上运用等价无穷小原理对计算公式进行简化,提高了算法的效率.对改进后的C4.5算法和传统的算法进行仿真实验,结果表明,改进的C4.5算法在准确度和效率上都有较大提高.
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文献信息
篇名 决策树C4.5算法的改进与分析
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 C4.5算法 Kendall和谐系数 决策树
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 169-173
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3559字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0482
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 安葳鹏 河南理工大学计算机科学与技术学院 42 178 8.0 11.0
2 尚家泽 河南理工大学计算机科学与技术学院 4 8 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
C4.5算法
Kendall和谐系数
决策树
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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