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目前，基于逻辑的示例学习算法主要分两大类，决策树算法和基于规则的算法，前者以ＩＤ３为代表，ＩＤ３使用“信息熵”作启发式得出较小的决策树，但ＩＤ３算法只注意到减少树的深度，忽视树的宽度，本文给出了一种决策树分枝合并算法。可减少决策树的宽度，从而得出比ＩＤ３更好的结果。
基于熵的决策树分枝合并算法
【摘 要】
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目前，基于逻辑的示例学习算法主要分两大类，决策树算法和基于规则的算法，前者以ＩＤ３为代表，ＩＤ３使用“信息熵”作启发式得出较小的决策树，但ＩＤ３算法只注意到减少树的深度，忽视树的宽度，本文给出
【机 构】
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哈尔滨工业计算机科学与工程系
【出 处】
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哈尔滨工业大学学报
【发表日期】
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1997年2期
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