ID3算法改进及其在分析商品价格波动因素中的应用

发布时间：2017-09-28 19:16

  本文关键词：ID3算法改进及其在分析商品价格波动因素中的应用

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【摘要】：对决策树以及ID3算法进行介绍,运用决策树ID3算法对1978-2005年全国农业商品价格总指数、种植业指数、林业产品指数、畜牧业产品指数、渔业产品指数进行分析,在数据分类过程中对连续数据采用聚类分析方法进行离散化及概念泛化,最后,生成我国农业商品价格指数变化情况的决策树。结果表明,决策树分类方法适用于分析我国农业商品价格的波动状况。
【作者单位】： 河南城建学院计算机与数据科学学院;
【关键词】： 决策树 ID算法 商品价格
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(15A520048)
【分类号】：F323.7;TP311.13
【正文快照】： 1决策树方法概述决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法,它采用一种贪心算法,即自顶向下的递归方式,从根节点开始在每个节点上按照给定标准选择测试属性,然后根据相应属性的所有可能取值向下建立分枝、划分训练样本,直到一个节点上的所有样本都被划分到同一个类,这一阶段

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本文编号：937617