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一种基于正态分布的数据流挖掘决策树算法
A DECISION TREE ALGORITHM FOR DATA STREAM MINING BASED ON NORMAL DISTRIBUTION作者机构：江西财经职业学院计算机系江西九江332000
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2014年第31卷第8期
页 面：285-287页
核心收录：
学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：江西省自然科学基金项目(20142BAB207030) 江西省教育厅科技项目(GJJ14802)
摘 要：针对常规决策树算法在挖掘数据流时存在的不足,提出一种基于正态分布的决策树NDDT(Normal Distribution Decision Tree)算法。从近似正态分布的相关定理出发,详细分析算法的具体实现过程,给出算法实现的伪代码及注释,并借助Matlab软件进行建模与仿真。结果表明,NDDT算法具有精度高、精度不依赖于参数δ、处理时间短及处理时间与训练数据样本呈近似线性关系等优点。因此NDDT算法具有可行性、可靠性及良好的应用前景。
