本文關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘中的屬性選擇偏差抑制算法研究

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【摘要】：決策樹算法廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘領域之中.屬性選擇是決策樹方法挖掘效率的關鍵,但ID3方法和C4.5方法在選擇屬性時,都會產(chǎn)生一定程度的選擇偏差.據(jù)此,該文對信息增益模型進行了改進,將多次對數(shù)運算的信息熵求取過程簡化為多值求和,從而規(guī)避了屬性選擇出現(xiàn)偏差的可能性,也加快了決策樹構建的執(zhí)行速度.依托學生情況數(shù)據(jù)展開的實驗研究表明,與經(jīng)典的ID3方法相比,該文方法構建的決策樹更加簡潔.同時,隨著數(shù)據(jù)樣本數(shù)量的增大,該文方法的執(zhí)行時間大為降低.
【作者單位】： 百色學院信息工程學院;
【關鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 屬性選擇 偏差抑制
【基金】：廣西自然科學基金青年基金項目(2014GXNSFBA118283)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 信息化技術的飛速發(fā)展,使得人們獲得信息的渠道日益豐富,來自生產(chǎn)生活各個領域的數(shù)據(jù)信息讓人們應接不暇.對海量的數(shù)據(jù)信息進行整理,并從中尋找到對自己有價值的信息至關重要,這就推動了數(shù)據(jù)發(fā)掘技術的不斷進步[1].近年來,數(shù)據(jù)挖掘技術形成了重要的分支:基于決策樹的挖掘方法

【相似文獻】

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本文編號：950785