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針對連續型數值屬性標籤建構客製化之決策樹分類系統

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决策树是众多资料分类技术中，相当受欢迎的一种分类方法，主要是因为决策树分类方法所探勘出来的规则有较佳的可读性。在过去的研究中，有关连续型数值属性标签之决策树分类系统可以分为三种，第一种是利用回归树分类法去预测单一数值资料，第二种是利用资料前处理的方式，将连续型数值资料预先做离散化，再进一步的套用在分类方法中，第三种是透过决策树长成的过程中依据数值型资料分布的情形进行动态的数值区间切割。然而，过去的方法存在着相当程度的限制，并且在现实生活中有许多的情况并不适合用过去的分类方法来进行分类或预测的工作，因此本研究将开发一新型之决策树演算法，可同时考量资料在不同情境中会有不同分布的情况之下，进一步的将专家知识纳入决策树的建构过程当中，并透过智慧型动态离散化方法将数值属性资料做客制化的切割，以有效解决上述演算法中所面临的问题。最後透过实验结果呈现本研究所提之方法能够在兼顾分类规则的正确率以及明确度之条件下，挖掘出具有决策力且符合决策者需求的分类规则。

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来源
《第十七届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会》|2011年|1-11|共11页
会议地点南京
作者
胡筱薇;
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作者单位

南京大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文献标引与编目自动化;
关键词
数据挖掘; 决策树; 分类演算法; 动态离散化; 分类系统;

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