基于样本结构向量相似度的ID3算法改进

通过对ID3算法的深入研究,发现其存在多值偏向、计算复杂和效率不高等问题。为了解决这些问题,文章对ID3算法模型进行了优化,并提出了一种基于向量相似度的改进ID3算法。在计算信息增益时,首先使用二阶麦克劳林公式简化了原始公式,从而减少了ID3算法在log函数上的运算时间和复杂程度。然后通过构造样本结构相似矩阵,并引入向量相似度作为权重,极大程度上避免了多值偏向的问题。通过实例验证对比,文章证明了这种优化在不影响后续运算并保证结果可靠的前提下,能够简化计算过程,并使得生成的决策树的各个分支点更加合理。