摘要
通过分析对象属性的关系,在建立属性列表的基础上,简化有效属性,同时利用分组计数的方法统计属性取值的类别分布信息,提出了一个基于决策树的两阶段多属性分类算法,可以有效地提高发现分类规则的准确性。最后给出了相应的具体算法。
The paper analyses the relation of object attributes to simplify the valid attributes in dataset based on attribute list, and gains the class information by the method of grouping count. A algorithm on multi-attribute classifying based on tree is put forward to improve the veracity of classifying. Finally, corresponding algorithm is developed.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期88-89,226,共3页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金委国家杰出青年科学基金资助项目(70125002)
关键词
数据挖掘
分类分析
多属性
决策树
Data mining
Classifying analysis
Multi-attribute
Decision tree
