| ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法 |
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| 引用本文： | 龙舜,ZHONG Yan-fan,钟衍凡,蔡建华,王会进.ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法[J].暨南大学学报,2008,29(1):39-42,53. |
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| 作者姓名： | 龙舜 ZHONG Yan-fan 钟衍凡 蔡建华 王会进 |
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| 作者单位： | 暨南大学,计算机科学系,广东,广州,510632 |
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| 基金项目： | 暨南大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 主体构建和学习环境(ABLE)是IBM开发的用于支持主体建模、构建多主体系统的框架.本文改进了ABLE的决策树算法,在其中计算属性的信息增益时加入一个模糊因子,使算法能更简单、有效地学习.在UCI数据集上的测试结果表明改进后的算法在不降低精度的前提下,可以生成更简洁的决策树,特别是处理复杂的数据时,可显著降低规则数目.
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| 关 键 词： | ABLE 机器学习 决策树 信息增益 模糊因子 |
| 文章编号： | 1000-9965（2008）01-0039-04 |
| 收稿时间： | 2007-09-03 |
| 修稿时间： | 2007年9月3日 |
Application of fuzzy factor in enhancement of decision tree algorithm used in agent building and learning environment |
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| ZHONG Yan-fan.Application of fuzzy factor in enhancement of decision tree algorithm used in agent building and learning environment[J].Journal of Jinan University(Natural Science & Medicine Edition),2008,29(1):39-42,53. |
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| Authors: | ZHONG Yan-fan |
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