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题名改进的基于排序熵的有序决策树算法
被引量：10
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作者
陈建凯
王熙照
高相辉
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机构
河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期134-140,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61170040)
河北省自然科学基金(No.F2013201110
F2013201220)资助项目
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文摘
由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确定最大值(最大值对应的属性为扩展属性),计算复杂度较高.针对此问题,文中将割点分为平衡割点和非平衡割点两部分,建立一个数学模型,从理论上证明排序互信息最大值不会在平衡割点处达到,而只能在非平衡割点处达到.这说明在计算排序互信息时只需遍历非平衡割点,而无需再计算平衡割点处的值,从而使决策树构建的计算效率得到较大程度提高.数值实验验证此结果.
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关键词
有序分类
有序决策树
非平衡割点
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Keywords
Ordinal Classification
Ordinal Decision Tree
unstable cut-point
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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