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决策树简化是决策树学习算法中的一个重要分支。文章以 ID3算法构造的决策树为基础 ,提出了一种高效的简化决策树的算法。算法先序遍历由 ID3构造出来的决策树的各个节点并对其子树进行比较 ,如果各子树的属性都相同而且存在某些相应的分支对于各子树完全相同 ,则改变决策树中相应属性的层次关系并把相同的分支分别合并起来。算法减少了决策树的深度、宽度与叶子数目 ,降低了决策树的规模。尤其对于逻辑表达式的归纳学习 ,简化之后的决策树要明显优于原决策树。 相似文献
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增量决策树算法及复杂度分析 总被引:5,自引:1,他引:5
介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析.通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树. 相似文献
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《南京师大学报(自然科学版)》2019,(4)
数据流的特征是海量的、高速流动的、实时处理的.由于一些数据分布随着时间而改变,因此将这些数据流称为概念漂移.首先按照分类模型对数据流决策树进行分类,分为单分类决策树和集成分类决策树.单分类模型分为快速决策树、变异决策树和其他决策树算法.集成分类模型分为衍生快速决策树和随机决策树变体算法.其次介绍了概念漂移处理技术,包括概念漂移问题的描述、常见的概念漂移处理技术和用于解决概念漂移的决策树算法.接着介绍了增量模型决策树算法,最后对本文介绍的决策树算法进行分析总结. 相似文献
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决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域.通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法(ID3算法)的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法.实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高. 相似文献
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王文霞 《吉林大学学报(理学版)》2017,55(5):1274-1277
针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间. 相似文献
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决策树分类算法的分析和比较 总被引:2,自引:0,他引:2
刘莺迎 《科技情报开发与经济》2008,18(2):65-67
在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。 相似文献
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分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法. 相似文献