决策树ID3算法的分析与优化

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即倾向于多值属性的选取，利用粗糙集理论和数学相关知识点对其进行了一定程度的改进。理论分析和实验结果表明，改
进后的算法在一定程度上不仅较好地解决了Ｉ算法的多值偏向问题而且大大简化了算法的计算过程，明显提高了算法分Ｄ３
类准确度和执行效率。
关键词：决策树；Ｉ３算法；信息熵；粗糙集；客观属性重要度Ｄ中图法分类号：Ｔ３１文献标识号：Ａ文章编号：１０—０４（０２８３８～５Ｐ０００７２２１）０ —０９０
ＩｌｏｉｈｆｒｄｃｓｏｒｅａａｙｉｎｐｉｉａｉｎＤ３ａｇｒｔｍｏｅｉｉｎｔｅｎｌｓｓａｄｏｔｚｔｍｏ
ｗｅｌｓｌｅｔｅｍｕｔｖｌｅｉｓｐｏｌｍｆＤ３ａｇｒｔｍｎｒａｌｉｌｙｔｅｃｍｐｔｔｎｌｒｃｓ，ｏｖｏｓｙｉｒｖｈｌｏｖｈｌｉａｕｄｂａｒｂｅＯｌｏｉ－Ｉｈａｄｇｅｔｓｍｐｉｏｕａｉａｏｅｓｂｉｕｌｙｆｈｏｐｍｐｏｅｔｅ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＦｉｔＤ３ａｇｒｔｍ ’ ａｉｒｃｐｅｎｊｒｓｏｔｏｎｓｎｄａｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｏｅｅａｘｓｉｇｒ，ＩｌｏｉｓｈＳｂｓｐｉｉｌｓａｄｍａｏｈｒｃｍｉｇ，ａｄａｖｎａｅｎｉａｖｎａｅｆｓｖｒｌｉｔｃｎｅｎ
ａｇｒｈ ’ ｌｓｉｃｔｎａｃｒｃｎｍｐｅｎａｉｎｅｆｃｅｃ．ｌｏｉｍＳｃａｓｆａｉｃｕａｙａｄｉｌｍｅｔｔｏｆｉｎｙｔｉｏｉ
wenku.baidu.com
Ｋｅｏｄ：ｅｉｏｅ；Ｉ３ａｏｉ；ｉｆｒｔｎｅｔｐ；ｒｕｈｓｔｂｅｔｅａｔｉｕｅｉｏｔｎｅｙｗｒｓｄｃｉｔｅＤｌｒｈｓｎｒｇｔｍｎｏｍａｉｎｒｙｏｇｅ；ｏｊｃｉｔｂｔｏｏｖｒｍｐｒａｃ
（．西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳６１１；１２００２．周口职业技术学院信息工程系，河南周口４６０）６００
摘要：对Ｉ３算法的基本原理及其主要不足以及现有几种改进算法的优缺点进行了简要分析，针对Ｉ３算法的主要不足ＤＤ
０引言
近年来，数据挖掘作为一种能发现海量数据中潜在有用信息的数据分析方法和技术，已在银行、证券、房地产、
ＨＵＡＮＧｕｄＹ — ａ一。ＦＡＮｉｈａＴａ— ｕ
（．ＣｏｌｆＣｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ１ｌｇｅｏｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙ，ＳｕｈｓｉｅｓｙｏｉｎｅａｄＴｃｏｏｙ，Ｍｉｎａｇ６１１ｅｏｔｗｅｔＵｎｖｒｉｆｅｃｅｈｌｇｔｃＳｎｎａｙｎ２００，Ｃｉａｈｎ；２．ＤｅａｔｅｔｏｎｏｍａｉｎａｄＥｎｉｅｒｎ，ＺｏｋｕＶｏａｉｎｌｎｃｎｃｌＣｌｇ，Ｚｏｋｕ４６０ｐｒｍｎｆＩｆｒｔｏｎｇｎｅｉｇｈｕｏｃｔｏａｄＴｅｈｉａｏｌｅｈｕｏ６００，Ｃｈｎ）ａｅｉａ
ｉｐｏｅｌｏｉｈｒｉｌｎｌｚｄｂｈｓｐｐｒＴｈｎｆｒＩｌｏｉｈｔｅｍａｎｄａａｋｔａｅｄｏｓｌｃｈｍｒｖｄａｇｒｍｓａｅｓｔｍｐｙａａｙｅｙｔｉａｅ．ｅｏＤ３ａｇｒｔｍｈｉｒｗｂｃｈｔｔｎｓｔｅｅｔｔｅａｔｉｕｅｗｈｃａｒａｕｓｔｒｂｔｉｈｓｍｏｅｖｌｅ，ｗｈｃａｅｎｓｎｆａｔｙｉｒｖｄｂｓｎｈｏｇｅｈｏｙａｄｍａｈｍａｉａｎｗ－ｈｉｈｈｓｂｅｉｉｃｎｌｍｐｏｅｙｕｉｇｔｅｒｕｈｓｔｔｅｒｎｔｅｔｃｌｋｏｇｉｌｄｅｐｉｔ．Ｔｈｏｅｉａｎｌｓｓａｄｅｐｒｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｉｐｏｅｌｏｉｍ，ｔｅｔｉｘｅｔｏｎｙｃｎｅｇｏｎｓｅｒｔｌａｙｉｎｘｅｉｃａｍｅｔｌｓｌｓｓｏｔａｈｒｍｒｖｄａｇｒｔｈＯａｃｒａｎｅｔｎ，ｎｔｏｌａ
２１０２年８月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＥＮＧＩＲＮＥＥＮＧＲＩＡＮＤＤＥＳＧＮＩ
第３３卷
第８期
Ａｕ．０２ｇ２１Ｖｏ．３ＮＯ８１３．
决策树Ｉ３算法的分析与优化Ｄ
黄宇达，范太华。