基于主成分分析的决策树构造方法

被引：6

作者：

孟凡荣 ^{[1
]}

蒋晓云 ^{[1
]}

田恬 ^{[1
]}

施蕾 ^{[2
]}

申丽君 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学计算机学院

[2] 解放军理工大学指挥自动化学院软件技术教研室

来源：

小型微型计算机系统 | 2008年 / 07期

关键词：

决策树; ID3; 主成分分析; PCA-DT;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对传统的ID3算法在选择分裂属性上对取值较多属性过分依赖的缺点,提出了基于主成分分析的决策树优化算法.该算法是通过主成分分析综合了信息增益和相关度系数来选择分裂属性.论文通过UCI提供的标准数据集,对优化算法进行测试,分析了优化算法的性能特点,验证了优化算法在分类正确率和执行效率上要优于ID3算法.

引用

页码：1245 / 1249

页数：5

共 5 条

[1] 一种以相关性确定条件属性的决策树 [J].

韩家新 ;

王家华 .

微机发展, 2003, (05) :38-39+42

[2] 决策树采掘技术及发展趋势 [J].

朱绍文 ;

胡宏银 ;

王泉德 ;

张大斌 ;

黄浩 ;

陆玉昌 .

计算机工程, 2000, (10) :1-3+35

[3]

多元统计分析.[M].何晓群编著;.中国人民大学出版社.2004,

[4]

数据挖掘.[M].(美)MehmedKantardzic著;闪四清等译;.清华大学出版社.2003,

[5]

Induction of decision trees.[J].J. R. Quinlan.Machine Learning.1986, 1

← 1 →