| 基于属性-值对的信息增益优化算法 |
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| 引用本文： | 孙超利,张继福.基于属性-值对的信息增益优化算法[J].太原科技大学学报,2005,26(3):199-202. |
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| 作者姓名： | 孙超利 张继福 |
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| 作者单位： | 太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024 |
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| 摘 要： | 偏向于取值较多的属性是ID3算法的一个缺陷,目前已提出的决策树的优化算法对ID3算法的改进,部分解决了该缺陷,但仅适用于两值属性的样例集,对于多值属性效果并不明显.针对该优化算法的不足,通过将属性和属性值对应成一个属性,提出了属性-值对的信息增益优化算法GBT.通过理论和实验分析,表明该算法不仅克服了ID3算法偏向于取值多属性的缺陷,同时解决了优化算法对多值属性效果不明显的不足.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 决策树 信息增益 信息熵 属性-值对 |
| 文章编号： | 1673-2057（2005）03-0199-04 |
| 收稿时间： | 2005-04-14 |
| 修稿时间： | 2005年4月14日 |
The Information Gain Algorithm Based on Attribute-value Pairs |
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| SUN Chao-li,ZHANG Ji-fu.The Information Gain Algorithm Based on Attribute-value Pairs[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology,2005,26(3):199-202. |
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| Authors: | SUN Chao-li ZHANG Ji-fu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data Mining decision tree information gain information entropy attribute-value pairs |
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