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基于用户兴趣度和MID3决策树改进方法

Improved decision tree algorithm based on user-interest and MID3

作     者:王永梅 胡学钢 WANG Yongmei;HU Xuegang

作者机构:安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 

出 版 物:《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期:2011年第47卷第27期

页      面:155-157页

核心收录:

学科分类:08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金(No.30971691) 

主  题:决策树 MID3算法 用户兴趣度 

摘      要:决策树是数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。分析ID3算法和现有的ID3改进算法所存在的问题。提出一种合理且可靠的MID3的改进算法,即针对MID3算法倾向于取值较多属性的缺点,引入了用户兴趣度对算法进行改进,改进后的MID3算法既可以在一定程度上解决多值偏向问题,也可以考虑决策树的两层节点。并通过实验与其他ID3改进算法进行比较,实验结果表明,改进后的MID3算法是有效的。

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