|
|||||
|
|
| 一种基于信息论的归纳分类学习算法 | |
| 引用本文： | 林克明,薛永生,文娟.一种基于信息论的归纳分类学习算法[J].厦门大学学报(自然科学版),2009,48(2). |
| 作者姓名： | 林克明 薛永生 文娟 |
| 作者单位： | 1. 三明学院数学与计算机科学系,福建,三明,365004 2. 厦门大学信息科学与技术学院,福建,厦门,361005 3. 厦门大学经济学院,福建,厦门,361005 |
| 基金项目： | 福建三明学院重点学科建设项目 |
| 摘 要： | 提出了一种基于信息论的归纳分类学习算法--最大贡献分类算法.该算法根据信息论中信道传输的理论,把类别空间和各特征空间的概率转移矩阵以及互信息结合起来,定义了贡献的概念,从而得出了对给定的观测值,用它的最大贡献作为对实体进行分类的规则.文中通过实例学习与分析,验证了这种算法的有效性和可行性. |
| 关 键 词： | 数据挖掘 信息论 贡献 分类规则 |
An Inductive Learning Method for Classification Based on Information Theory |
|
| LIN Ke-ming,XUE Yong-sheng,WEN Juan.An Inductive Learning Method for Classification Based on Information Theory[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2009,48(2). | |
| Authors: | LIN Ke-ming XUE Yong-sheng WEN Juan |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |