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文檔簡介
1、該文研究如何用決策樹方法進(jìn)行分類模式挖掘.文中詳細(xì)闡述了幾種極具代表性的決策樹算法:包括使用信息熵原理分割樣本集的ID3算法;可以處理連續(xù)屬性和屬性值空缺樣本的C4.5算法;依據(jù)GINI系數(shù)尋找最佳分割并生成二叉決策樹的CART算法;將樹剪枝融入到建樹過程中的PUBLIC算法;在決策樹生成過程中加入人工智能和人為干預(yù)的基于人機(jī)交互的決策樹生成方法;以及突破主存容量限制,具有良好的伸縮性和并行性的SLIQ和SPRINT算法.對這些算法的特
2、點(diǎn)作了詳細(xì)的分析和比較,指出了它們各自的優(yōu)勢和不足.文中對分布式環(huán)境下的決策樹分類方法進(jìn)行了描述,提出了分布式ID3算法.該算法在傳統(tǒng)的ID3算法的基礎(chǔ)上引進(jìn)了新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):屬性按類別分布表,使得算法具有可伸縮性和并行性.最后著重介紹了作者獨(dú)立完成的一個(gè)決策樹分類器.它使用的核心算法為可伸縮的ID3算法,分類器使用MicrosoftVisualC++6.0開發(fā).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明作者開發(fā)的分類器可以有效地生成決策樹,建樹時(shí)間隨樣本集個(gè)數(shù)呈線性
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