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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(KDD)與機(jī)器學(xué)習(xí)相比,它的一個很重要的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量巨大,因此要求學(xué)習(xí)的效率必須很高;另外,由于數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)最終是面向人的,因此人們也希望獲取的規(guī)則能盡量地簡潔。目前已有多種模型被提出,在這些模型中,決策樹尤其適用于數(shù)據(jù)挖掘,因此,我們的重點(diǎn)在于構(gòu)造決策樹,并從決策樹中提取分類規(guī)則。 在決策樹學(xué)習(xí)算法中,頗具影響的是ID3算法的改進(jìn)算法C4.5方法,該方法先生成決策樹,然后將其轉(zhuǎn)換為規(guī)則。但是由于構(gòu)造過程中沒
2、有考慮樹的深度,節(jié)點(diǎn)的個數(shù)等問題,C4.5方法得到的規(guī)則集并不一定是最簡的,所以有必要對C4.5方法加以改進(jìn)。本文首先利用可辨識矩陣生成的屬性核改進(jìn)了極小化方法,然后利用改進(jìn)的極小化方法對C4.5決策樹規(guī)則進(jìn)行處理,給出了一種決策樹最簡規(guī)則獲取方法,使得決策樹規(guī)則得到有效的簡化。在本文的最后,進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并對實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用本文方法既能簡化單個規(guī)則,又能使規(guī)則的總長度減少。同時,在簡化規(guī)則的基礎(chǔ)上還可以使得
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