多变量决策树挖掘方法的研究

摘要：

本文在总结了几种多变量决策树的挖掘方法后提出了一种挖掘多变量决策树的新方法。这种方法利用一些启发式信息将属性合组合起来，作为当前结点的分类属性，得到了与C4.5算法相比分类效果相同，但规模更小的决策树。

关键词： 多变量决策树 信息增益率 组合变量 挖掘方法

作者: 任培 廖建文 陈文伟

作者单位: 海军广州舰艇学院 广州 510431

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第10届全国学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 396-400

在线出版日期: 2003-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）