【摘 要】
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提出一种改进的SLIQ决策树分类算法,克服原有SLIQ算法需要大量计算决策树每个节点的吉尼指数(GINI Index)的缺点.一是给出数据分布密度的基本概念,并在GINI指标的基础上利用
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提出一种改进的SLIQ决策树分类算法,克服原有SLIQ算法需要大量计算决策树每个节点的吉尼指数(GINI Index)的缺点.一是给出数据分布密度的基本概念,并在GINI指标的基础上利用数据分布密度差改进SLIQ;二是将SLIQ算法应用到综合评价中去.实例结果表明,算法改进后,寻找最佳分裂方案的GINI指标的个数大大减少,缩减计算量,降低排序成本和寻找最佳分裂点的代价,简化决策树的规模.
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