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『簡體書』决策分析与决策树算法优化

書城自編碼: 3036808
分類:簡體書→大陸圖書→社會科學社会科学总论
作者: 高静 著
國際書號(ISBN): 9787563826308
出版社: 首都经济贸易大学出版社
出版日期: 2017-09-01


書度/開本: 16开

售價:HK$ 42.1

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內容簡介:
《决策分析与决策树算法优化》针对决策技术中的决策树算法进行了深入分析和研究,与其他技术结合,提出了大量融合算法;创新性地借鉴了认知物理学的研究思想,借鉴认知物理的信息扩散理论讨论了参数波动变化时规则的取舍;借鉴这样的理论思想对传统的ID3算法进行了改进,在认知物理原有的信息熵的概念上提出了信息补偿,并在这种新的信息启发下,提出了基于信息补偿量的决策树生成算法CID3算法,有效地解决了ID3取值偏向多值属性的问题。
《决策分析与决策树算法优化》较完备地分析和整理了决策树与粗糙集的理论及其方法。由于ID3算法不能较好地处理带有不一致信息的数据集,这里选择了基于信息熵的属性约简进行数据预处理。由于经典的基于信息熵的属性约简算法的时间复杂度不太理想,而结合差别矩阵的方法通俗易懂,所以《决策分析与决策树算法优化》提出了一个新的基于信息熵的属性约简的差别矩阵算法。该算法的时间复杂度较以前算法的时间复杂度要小,用新算法预处理数据集,可以预先去除一些不重要的属性,从而可以生成简单易懂的决策树,提高决策树的泛化能力和预测能力。《决策分析与决策树算法优化》针对决策技术中的决策树算法进行了深入分析和研究,与其他技术结合,提出了大量融合算法;创新性地借鉴了认知物理学的研究思想,借鉴认知物理的信息扩散理论讨论了参数波动变化时规则的取舍;借鉴这样的理论思想对传统的ID3算法进行了改进,在认知物理原有的信息熵的概念上提出了信息补偿,并在这种新的信息启发下,提出了基于信息补偿量的决策树生成算法CID3算法,有效地解决了ID3取值偏向多值属性的问题。
《决策分析与决策树算法优化》较完备地分析和整理了决策树与粗糙集的理论及其方法。由于ID3算法不能较好地处理带有不一致信息的数据集,这里选择了基于信息熵的属性约简进行数据预处理。由于经典的基于信息熵的属性约简算法的时间复杂度不太理想,而结合差别矩阵的方法通俗易懂,所以《决策分析与决策树算法优化》提出了一个新的基于信息熵的属性约简的差别矩阵算法。该算法的时间复杂度较以前算法的时间复杂度要小,用新算法预处理数据集,可以预先去除一些不重要的属性,从而可以生成简单易懂的决策树,提高决策树的泛化能力和预测能力。
《决策分析与决策树算法优化》在对数据进行预处理后,有效结合了决策树和粗糙集理论各自的优点,提出了基于粗糙边界的决策树优化算法。在该算法中,引入抑制因子,对即将扩张的结点,在常用的终止条件的基础上加入一个新的终止条件,这样不用通过剪枝就能生成一棵较合理的决策树,从而避免了树的过分细化而生成过于庞大的决策树,便于用户的理解,提高了决策树的泛化能力和对未来数据的分类、预测能力。

 

 

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