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SPRINT算法的改进 被引量:1

An Improvement of SPRINT Algorithm
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摘要 连续值属性的处理方法是影响决策树构造的重要因素。该文介绍了SPRINT算法,针对其最佳分割点的计算量大的缺点,提出了一种改进的快速寻找方法。该方法采用区间评估、筛选和局部逐一搜索等策略,大幅度地缩小了搜索空间。 How to deal with co ntinuous attributes is an important factor in decision tree construction.We f irstly introduce SPRINT algorithm,then present an exact method that finds the best split point quickly.The method uses a series of strategies such as interv als evaluation,filtration,and searching each point locally,narrow the search ing-space largely.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第33期187-189,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 科技部电子政务项目的资助
关键词 决策树 分割指数 数据挖掘 Decision Tree,Split Index,Data Mining
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[1]J C Shafer,R Agrawal,M Mehta. SPRINT:A Scalable Parallel Classifier for Data Mining[C].In:Proceedings of the 22nd VLDB Conference,1996-09
  • 2[2]J Ross Quinlan. C4.5:Programs for Machine Learning[M].Morgan Kaufmann, 1993
  • 3[3]A K Jain,M N Murty,P J Flynn.Data clustering:A survey[J].ACM Computer Surv, 1999
  • 4[4]U Fayyad,K Irani.Multi-interval discretization of continuous-values attributes for classification learning[C].In:Proc 13th Intl Joint Conf on Artificial Intelligence,Chambery,France, 1993

同被引文献20

引证文献1

二级引证文献4

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