基于决策树规则的分类算法研究
在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法.为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法.通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度,准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积大小、长度的大小、覆盖率的大小对规则集进行排序构造分类器,选择优选权最高的规则进行匹配分类.实验结果表明,与C4.5算法相比,该方法的分类精度有所提高.
决策树、分类算法、C4.5决策规则分类、规则排序策略、规则质量
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
暨南大学青年基金项目51208030
2010-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
1017-1019