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决策树是一种重要的数据分类方法,在构造决策树的过程中,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,基于相对熵的概念提出了一种新的决策树构造方法。实例分析的结果表明:在决策树的构造上,粗糙集理论中相对熵的方法计算量较小,构造的决策树比经典ID3,C4.5算法简洁,并且具有较高的分类精度。
基于相对熵的决策树生成方法
【摘 要】
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决策树是一种重要的数据分类方法,在构造决策树的过程中,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,基于相对熵的概念提出了一种新的决策树构造方法。实例分析的结
【机 构】
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湛江师范学院数学与计算科学学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2009年1X期
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