基于信息增益和GEP的决策树属性约简算法

王艳; 元昌安; 刘富田

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2010.03.019

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (03) : 113 -117. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2010.03.019

基于信息增益和GEP的决策树属性约简算法

王艳, 元昌安, 刘富田

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摘要

分类是数据挖掘的一个重要研究方向,使用决策树进行分类是一种常用而且高效的分类方法。目前传统的算法有ID 3、C 4.5、CART等,这些算法都有如下的局限性:必须人工输入归类集合,划分属性,确定最优的分类集合。为了解决这些问题,本文做了如下工作:①提出信息增益排列GEP染色体头部的思想;②给出基于信息增益的GEP构造决策树属性约简算法(IG-GEPDTAR)并用实验进行验证;③实验表明该算法构造的决策树在具有100%准确性的同时,比使用GEP算法构造的决策树减少了冗余分支,其节点数比传统的ID 3算法和P ID算法构造的决策树的节点数分别减少了82.9%和31.2%。