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基于距离权值的C4.5组合决策树算法
被引量：
13
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作者
杜景林
严蔚岚
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第1期96-102,共7页
针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距...
针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距离权值的C4.5算法。利用改进后的C4.5决策树分类算法训练多个基分类器,基分类器通过Bagging集成方法构建组合决策树。实验结果表明,该算法在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。
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关键词
C4.5算法
标准欧式距离
距离权值
信息增益率
Bagging组合算法
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题名
基于距离权值的C4.5组合决策树算法
被引量：
13
1
作者
杜景林
严蔚岚
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第1期96-102,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41575155)
文摘
针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距离权值的C4.5算法。利用改进后的C4.5决策树分类算法训练多个基分类器,基分类器通过Bagging集成方法构建组合决策树。实验结果表明,该算法在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。
关键词
C4.5算法
标准欧式距离
距离权值
信息增益率
Bagging组合算法
Keywords
C4.5 decision tree algorithm
standard Euclidean distance
distance weight
information gain ratio
Bagging multiple classifiers
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于距离权值的C4.5组合决策树算法
杜景林
严蔚岚
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
13
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