基于度量的决策树
张志刚1
李立志2
1.长沙学院电子与通讯工程系,长沙,4100032.湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
摘要：决策树是一种采用分治策略的聚类分析方法,构建决策树的关键是选择合适的属性.传统的决策树通常从最大化信息熵的角度来构造,不能对属性的分类能力进行足够好的区分.对传统的决策树生成算法的不足,本文提出了一种基于马氏距离的决策树生成算法.算法使用马氏距离来区分不同特征属性子集的分类能力.试验结果表明,基于度量的决策树的性能优于传统的决策树.
关键词：马氏距离特征子集决策树
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：2( 46-47 )
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