【摘要】：近年來,隨著現(xiàn)實(shí)生活中數(shù)據(jù)量的不斷增大,不一致數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也越發(fā)頻繁,這使得人工修正不一致數(shù)據(jù)變得更加耗時(shí).而且,人工修正數(shù)據(jù)方法本身也存在著不可避免的人為操作錯(cuò)誤,因此,這種修正方法不再可行.如何不提前修復(fù)不一致數(shù)據(jù),直接在不一致數(shù)據(jù)上進(jìn)行分類,是該文的核心研究?jī)?nèi)容.對(duì)決策樹生成算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),使其能夠直接對(duì)不一致數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并得到較好的分類結(jié)果.對(duì)約束條件中的特征對(duì)分類結(jié)果的影響進(jìn)行了多方面衡量,從而調(diào)整該特征的影響因子,使得決策樹的節(jié)點(diǎn)分割更加精確,分類效果更優(yōu).
[Abstract]:In recent years, with the increasing amount of data in real life, inconsistent data appear more and more frequently, which makes the artificial correction of inconsistent data become more time-consuming. Moreover, there are inevitable human errors in the data correction method, so this method is no longer feasible. How to classify inconsistent data directly without repairing inconsistent data in advance is the core of this paper. The objective function of the decision tree generation algorithm is improved so that the inconsistent data can be classified directly and a better classification result is obtained. The influence of the feature in the constraint condition on the classification result is measured in many aspects, and the influence factor of the feature is adjusted to make the node segmentation of the decision tree more accurate and the classification effect better.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2325599