基于主成分分析朴素贝叶斯和决策树比较

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  摘要:朴素贝叶斯和决策树由于其较高的分类性能和简单性得到了广泛的使用,许多学者都在研究如何在分类前对数据进行处理以提升它们的分类性能。该文首先使用主成分分析提取特征数据,然后对处理后的数据上利用朴素贝叶斯和决策树进行分类,并对实验结果进行分析,比较主成分分析对它们分类性能的影响。 全文查看链接   ID3算法采用自上而下,分而治之,不回溯的递归方式来构造决策树,用信息增益的方法来选择各个结点属性,使得每个非叶子结点在测试时能获得最大的类别信息。该算法理论清晰,算法简单,学习能力较强,分类速度快,适合处理大规模的学习问题,但也有逻辑能力差,泛化能力差,处理噪声能力差等缺点。 全文查看链接
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