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SPRINT算法中寻找连续属性分割点方法的改进 被引量:2

Improving the Method Used by SPRINT Algorithm to Find the Best Split Point of Continuous Attribute
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摘要 文章针对SPRINT算法中的寻找连续属性最佳分割点计算量大的问题,改进了寻找连续属性最佳分割点的方法。改进后的方法可减少候选分割点的数目,从而减少计算量和计算时间。 The computing time,which is taken by SPRINT algorithm to find the best split point of continuous attribute, is enormous.This paper improves the method that is used by SPRINT algorithm to find the best split point of continuous attribute.The improved method can reduce computing time efficiently.
作者 彭程 罗可
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第27期155-157,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 国家自然科学基金资助项目(编号:10471036 60474070) 湖南省自然科学基金资助项目(编号:05JJ2002 04JJ3031) 湖南省科技厅科研项目基金资助(编号:05FJ3074)
关键词 数据挖掘 决策树 SPRINT算法 data mining,decision tree,SPRINT algorithm
  • 相关文献

参考文献5

  • 1Mitchell 著.曾华军,张银奎等译.机器学习[M].北京:机械工业出版社,2003
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  • 3J R Quinlan.C4.5:Programs for machine learning[M].San Mateo,Calif:Morgan Kaufmann,1993
  • 4John Shafer,Rakesh Agrawal,Manish Metha.SPRINT:A scalable parallel classifier for data mining[C].In:Proc of the VLDB Conference,Bombay,India,1996-09
  • 5Rakesh Agrawal,Tomasz Imielinski,Arun Swami.Database Mining:A performance perspective[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,1993; 5 (6):914~925

共引文献1

同被引文献38

引证文献2

二级引证文献9

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