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决策树分类的属性选择方法的研究
  • 145
  • 375
  • 作者

    王会青陈俊杰侯晓晶郭凯

  • 单位

    太原理工大学计算机科学与技术学院

  • 摘要
    针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,引入OneR算法选择属性的相关子集进行分类,降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明,与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分类准确率,降低了分类时间,同时克服了ID3算法的取值偏置问题,优化了分类结果。
  • 关键词

    决策树ID3算法属性选择怀卡托智能分析环境(WEKA)系统

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金(60970059)；国家科技支撑计划基金(2009BAH42B02)；
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