数据挖掘中的属性选择偏差抑制算法研究

发布时间：2017-09-30 22:27

  本文关键词：数据挖掘中的属性选择偏差抑制算法研究

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【摘要】：决策树算法广泛应用于数据挖掘领域之中.属性选择是决策树方法挖掘效率的关键,但ID3方法和C4.5方法在选择属性时,都会产生一定程度的选择偏差.据此,该文对信息增益模型进行了改进,将多次对数运算的信息熵求取过程简化为多值求和,从而规避了属性选择出现偏差的可能性,也加快了决策树构建的执行速度.依托学生情况数据展开的实验研究表明,与经典的ID3方法相比,该文方法构建的决策树更加简洁.同时,随着数据样本数量的增大,该文方法的执行时间大为降低.
【作者单位】： 百色学院信息工程学院;
【关键词】： 数据挖掘 决策树 属性选择 偏差抑制
【基金】：广西自然科学基金青年基金项目(2014GXNSFBA118283)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 信息化技术的飞速发展,使得人们获得信息的渠道日益丰富,来自生产生活各个领域的数据信息让人们应接不暇.对海量的数据信息进行整理,并从中寻找到对自己有价值的信息至关重要,这就推动了数据发掘技术的不断进步[1].近年来,数据挖掘技术形成了重要的分支:基于决策树的挖掘方法

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本文编号：950785