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摘要:
区间值属性单调决策树算法是处理区间值属性单调分类问题的重要途径之一,但此算法构建决策树过程中没有考虑属性间的相关性,因此极可能继续分类没有意义或意义很小的冗余属性.针对以上不足,在区间值属性单调决策树算法的基础上,分析了区间值属性之间的冗余信息对构建单调决策树的影响,并提出了一种扩展算法,要求选取的扩展属性不仅与决策属性的排序互信息值最大,还与同一分支上已被选取的条件属性的排序互信息值最小.实验结果表明,考虑了区间值属性间的交互信息后,可避免同一条件属性的重复选择,与已有的算法相比,该扩展算法能构建出更优的单调决策树.
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文献信息
篇名 区间值属性单调决策树算法的扩展
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 区间值属性 排序互信息 属性相关 单调决策树
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 557-563
页数 7页 分类号 TP181
字数 5652字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.03.024
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 翟俊海 河北大学数学与信息科学学院 45 256 9.0 12.0
5 王鑫 河北大学数学与信息科学学院 25 47 5.0 6.0
7 陈建凯 河北大学数学与信息科学学院 6 48 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
区间值属性
排序互信息
属性相关
单调决策树
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
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