| 基于离散度的决策树构造方法 |
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| 引用本文： | 亓常松,孙吉贵,于海鸿.基于离散度的决策树构造方法[J].控制与决策,2008,23(1):51-55. |
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| 作者姓名： | 亓常松 孙吉贵 于海鸿 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012;通化师范学院软件研究所,吉林,通化,134002
2. 吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012 |
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| 摘 要： | 在构造决策树的过程中,属性选择将影响到决策树的分类精度.对此,讨论了基于信息熵方法和WMR方法的局限性,提出了信息系统中条件属性集的离散度的概念.利用该概念在决策树构造过程中选择划分属性,设计了基于离散度的决策树构造算法DSD.DSD算法可以解决WMR方法在实际应用中的局限性.在UCI数据集上的实验表明,该方法构造的决策树精度与基于信息熵的方法相近,而时间复杂度则优于基于信息熵的方法.
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| 关 键 词： | 决策树 离散度 属性选择 |
| 文章编号： | 1001-0920（2008）01-0051-05 |
| 收稿时间： | 2006-10-07 |
| 修稿时间： | 2007-04-10 |
Approach for constructing decision trees based on dispersion degrees |
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| QI Chang-song,SUN Ji-gui,YU Hai-hong.Approach for constructing decision trees based on dispersion degrees[J].Control and Decision,2008,23(1):51-55. |
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| Authors: | QI Chang-song SUN Ji-gui YU Hai-hong |
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| Affiliation: | QI Chang-song1,2,SUN Ji-gui1,YU Hai-hong1(1a.College of Computer Science , Technology,1b.Key Laboratory of Symbolic Computation , Knowledge Engineering of Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130012,China,2.Software Institute,Tonghua Normal College,Tonghua 134002,China.) |
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| Abstract: | In the process of constructing a decision tree,the criteria of selecting partitional attributes will influence the classification accuracy of the tree.Therefore,the limitations of information entropy based approach and weighted mean roughness(WMR) approach are discussed,and a concept of conditonal attributes dispersion degrees in information systems is proposed.This concept is used to choose partitional attributes in the algorithm of decision trees construction.This approach can overcome the limitations of ... |
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| Keywords: | Decision tree Dispersion degree Attribute selection |
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