一种可伸缩的空间决策树分类挖掘算法

摘要：

提出了一个伸缩性好的空间决策树分类算法,在分类时既考虑待分类对象的非空间属性,又考虑其空间邻接对象的属性对其分类的影响.该算法没有训练数据库需存储于内存的限制,对训练库也没有记录个数及属性个数的限制,能生成简练、精确的决策树.

关键词：空间分类挖掘、算法的可伸缩性、属性列表、决策树分类

所属期刊栏目：31

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省自然科学基金2002F0013M

在线出版日期：2005-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：93-95