基于決策樹的分類方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩40頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、該文研究如何用決策樹方法進行分類模式挖掘.文中詳細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的基于人機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、點作了詳細的分析和比較,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算法的基礎上引進了新的數(shù)據(jù)結構: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立完成的一個決策樹分類器.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).實驗結果表明作者開發(fā)的分類器可以有效地生成決策樹,建樹時間隨樣本集個數(shù)呈線性

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論