来源:《控制与决策》2003年第01期  作者:叶晨洲,杨杰,姚莉秀,陈念贻
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采用重复剪辑近邻法提高决策树算法的性能

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决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响。重复剪辑近邻法能消除样本集中符合某些先决条件的噪声 ,清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本 ,并在各类样本间形成符合Bayes分类准则的界线。用它对合适的训练样本集进行筛选 ,可在不损害分类准确率的同时明显地减小决策树的规模 ,有助于增强决策树的可理解性和可用性 ,从而提高决策树的性能。(本文共计4页)......[继续阅读本文]

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