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基于双向有序互信息的单调分类决策树算法
被引量：
5
1
作者
许行
梁吉业
王宝丽
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期628-636,共9页
决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题,近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的...
决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题,近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念,并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中,得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上,利用双向的有序互信息生成不同的决策树,再集成其分类规则得到最后的决策结果,实验数据表明,相对于单向的有序分类树,此算法可以提高分类准确率,缩短分类规则的长度.
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关键词
有序互信息
决策树
单调分类
集成学习
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职称材料
题名
基于双向有序互信息的单调分类决策树算法
被引量：
5
1
作者
许行
梁吉业
王宝丽
机构
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
太原师范学院计算机系
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期628-636,共9页
基金
973计划前期研究专项(2011CB311805)
山西省科技基础条件平台建设项目(2012091002-0101)
文摘
决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题,近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念,并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中,得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上,利用双向的有序互信息生成不同的决策树,再集成其分类规则得到最后的决策结果,实验数据表明,相对于单向的有序分类树,此算法可以提高分类准确率,缩短分类规则的长度.
关键词
有序互信息
决策树
单调分类
集成学习
Keywords
rank mutual information
,
decision tree
,
monotonic classification
,
ensemble learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双向有序互信息的单调分类决策树算法
许行
梁吉业
王宝丽
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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