基于KPCA的决策树方法及其应用

摘要：

主成分分析(PCA)作为一种数据减少技术常用于构造决策树,有利于降低树的复杂度和提高分类精度,但在处理非线性问题时往往不能取得好的效果.针对上述情况,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的决策树方法.实验结果表明,该方法是可行的和有效的,且在分类精度、方差贡献率等方面优于基于PCA的决策树.

关键词：决策树、主成分分析、核主成分分析、数据减少技术、客户流失分析

所属期刊栏目：28

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：1612-1613