【摘 要】
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决策树是数据挖掘中重要的分类方法,本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上,提出了一种改进的决策树算法:基于度量的决策树(MBDT).这种决策树实际上是把线性分类器和决
【基金项目】
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福建省自然科学基金(A0310008);福建省高新技术研究开放计划重点项目(2003H043)资助
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决策树是数据挖掘中重要的分类方法,本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上,提出了一种改进的决策树算法:基于度量的决策树(MBDT).这种决策树实际上是把线性分类器和决策树结合在一起.实验证明,用该方法构造的决策树能有效地减少决策树的层数,从而提高决策树的分类效率.通过MBDT分类实验,验证了上面结论的正确性和有效性.
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