【摘 要】
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本文以数据挖掘中的分类问题为研究对象,对数据挖掘中常用的数据分类进行了对比,深入研究了决策树分类模型,重点对ID3算法和现有的几种算法进行了分析和研究。理论上分析了ID
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本文以数据挖掘中的分类问题为研究对象,对数据挖掘中常用的数据分类进行了对比,深入研究了决策树分类模型,重点对ID3算法和现有的几种算法进行了分析和研究。理论上分析了ID3算法多值偏向的原因,引入OneR算法中的分类错误率对信息增益公式进行了改进,解决了ID3算法的多值偏向问题。针对ID3算法中的对数运算量大,计算效率不高等问题,本文采用多项式函数近似的方法,避开了大量的对数运算,提高了ID3算法的计算效率。另外以商务购车顾客数据库上的数据集为例进行决策树构建实验,结果表明基于错误率的信息增益生成的决策树更符合客观实际,叶子节点数更少,决策树更加简洁。同时在UCI数据库中的四种数据集上进行数据分类实验,结果表明改进后的算法生成的决策树分类的准确率更好,计算效率更高,叶子节点数更少；在相同数目的样本数据集下,改进后的算法构建决策树时花时间更少。
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