ID3算法的一种改进算法

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	作者：贾艺漩 关键词：决策树 ; ID3算法 ; 关联函数算法 ; 生活经验 ; 多值偏向 ; 数据挖掘 中文刊名：HBYD 英文刊名：Information & Communications 机构：西南大学商贸学院; 出版日期：2019-05-15 出版单位：信息通信 年：2019 期：No.197 语种：中文; 页：HBYD201905005 页数：2 CN：05 ISSN：42-1739/TN 分类号：19-20

摘要

决策树是从一组数据中生成分类器的一个行之有效的方法。其中ID3算法是目前引用率较高的算法。ID3算法是以信息熵为核心的分类预测算法。然而ID3算法存在多值偏向问题,可能使得出的决策树并不是最优的。文章将信息增益与关联函数生活经验和相结合,改进ID3算法,克服ID3算法偏向于选择取值多的属性的缺点,提高ID3算法准确率。并将改进后的ID3算法与原算法比较,证明改进后的ID3算法准确有效。
        

引文

[1]韩松来,张辉,周华平.基于关联度函数的决策树分类算法[J].计算机应用,2005(11):2655-2657.
    [2]毛国君,段立娟.数据挖掘原理与算法[M].清华大学出版社.
    [3]李建,付小斌,吴媛媛.基于优化ID3的井漏类型分类算法[J].计算机工程,2019,45(02):290-295.