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基于离散度的决策树算法改进

郭玉滨  
【摘要】:分类挖掘是数据挖掘中最重要的技术之一,是数据挖掘中的一个重要课题,而分类技术中的决策树方法又是重点研究的方向。目前,很多学者已经提出了许多利用决策树对大规模数据集进行分类的算法,但这些算法都是从不同的角度对经典ID3算法的改进,也都存在着各方面的不足。为此,本文把传统的决策树归纳学习算法与模糊集理论相结合,提出了模糊化的归纳学习方法。这样可以减少由于域值的硬化对分类的误差程度。然后,我们还提出了一种改进的决策树分类算法—基于离散度的决策树算法,利用该算法挖掘分类规则,不仅提高了分类的正确率,而且非常高效。 最后用实验证明改进的决策树算法比经典的ID3算法在性能上更高效。


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