基于关联度函数的决策树分类算法  

Association function algorithm for decision tree

作　　者：韩松来[1] 张辉[1] 周华平[1] 

机构地区：[1]国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073

出　　处：《计算机应用》2005年第11期2655-2657,共3页journal of Computer Applications

摘　　要：为了克服决策树算法中普遍存在的多值偏向问题,提出了一种新的基于关联度函数的决策树算法———AF算法,并从理论上分析了它克服多值偏向的原理。通过实验发现,与ID3算法比较,AF算法不仅克服了多值偏向问题,而且保持了较高的分类正确率。Variety bias is a prevalent problem existing in decision tree algorithms. For solving this problem, a new decision tree algorithm, AF algorithm, was proposed. The mechanism how it avoided this default was analysed. Experiments compared to ID3 algorithm show that AF algorithm can avoid the variety bias of ID3 algorithm, and has no worse performance in classifying instances then ID3 algorithm.

关 键 词：决策树 多值偏向 关联度函数 ID3 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]