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基于属性依赖度计算和PCA的C4.5算法
被引量：
5
1
作者
黄秀霞
孙力
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第1期131-134,共4页
针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析(PCA)的C4.5算法。根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;...
针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析(PCA)的C4.5算法。根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;引入了"平均波动率"和"应用权重"两个新概念,得到一个新的属性选择度量。用学生综合成绩的评定工作进行应用分析,并用UCI数据集进行性能比较,实验表明:改进后算法的评定结果更科学,并且分类更准确,运算效率更高。
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关键词
C4.5算法
属性依赖度计算
主成分分析
平均波动率
应用
权重
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职称材料
题名
基于属性依赖度计算和PCA的C4.5算法
被引量：
5
1
作者
黄秀霞
孙力
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第1期131-134,共4页
文摘
针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析(PCA)的C4.5算法。根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;引入了"平均波动率"和"应用权重"两个新概念,得到一个新的属性选择度量。用学生综合成绩的评定工作进行应用分析,并用UCI数据集进行性能比较,实验表明:改进后算法的评定结果更科学,并且分类更准确,运算效率更高。
关键词
C4.5算法
属性依赖度计算
主成分分析
平均波动率
应用
权重
Keywords
C4.5 algorithm
calculation of dependency for attribute
principal component analysis （PCA）
average volatility
application weight
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于属性依赖度计算和PCA的C4.5算法
黄秀霞
孙力
《传感器与微系统》
CSCD
2017
5
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