模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 325-329    DOI:
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基于广义信息论的决策森林多重子模型集成方法*
王利民,徐沛娟,李雄飞
吉林大学 计算机科学与技术学院 长春 130012
Multiple Subclassifier Integration Method of Decision Forest Based on General Information Theory
WANG Li-Min, XU Pei-Juan, LI Xiong-Fei
College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012

全文: PDF (359 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为提高传统决策树学习方法的扩展性和自适应性,基于广义信息论提出决策森林多重子模型集成方法.采用从下至顶的学习策略,将离散化处理和决策树的逻辑表达有机结合在一起,整个学习过程不需要任何人为参与,能自动确定子树数目和子树结构.在UCI机器学习数据集上的实验结果和样例分析验证了本文方法的可行性和有效性.
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作者相关文章
王利民
徐沛娟
李雄飞
关键词 多重子模型集成广义信息论决策森林    
Abstract:To improve the scalability and adaptability of traditional decision tree learning algorithm, a novel multiple subclassifier integration method of decision forest is proposed based on general information theory. It adopts down-top learning strategy and combines discretization with logical representation of decision tree naturally. The learning procedure does not require any human intervention. The number and structures of subtrees can be set automatically. Experimental results and instance analysis on UCI machine learning data sets prove the feasibility and effectiveness of the proposed method.
Key wordsMultiple Subclassifier Integration    General Information Theory    Decision Forest   
收稿日期: 2008-06-10     
ZTFLH: TP182  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No. 60275026)
作者简介: 王利民,男,1974年生,讲师,博士,主要研究方向为决策树、贝叶斯网络和粗糙集.E-mail: wanglim@jlu.edu.cn.徐沛娟,女,1959年生,副教授,主要研究方向为数据库与智能网络.李雄飞,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为关联规则、并行计算和数据挖掘.
引用本文:   
王利民,徐沛娟,李雄飞. 基于广义信息论的决策森林多重子模型集成方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 325-329. WANG Li-Min, XU Pei-Juan, LI Xiong-Fei. Multiple Subclassifier Integration Method of Decision Forest Based on General Information Theory. , 2009, 22(2): 325-329.
链接本文:  
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