不确定数据的决策树分类

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不确定数据的决策树分类

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由于测量错误、数据陈旧以及多次重复测量等原因，导致了数据中出现了不确定数据。而传统的决策树分类是在精确数据集上进行的，需要扩展决策树分类方法，使其能处理含有不确定信息的数据。数据中的不确定性是由多个值构成的概率分布函数来表示的，因此使用整个的概率分布函数而不是一个简单的概率统计值，可以在很大程度上提高决策树分类的精度。

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来源
《福建电脑》 |2015年第11期|75-76|共2页
作者
马恺;
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作者单位

辽宁对外经贸学院辽宁大连 116052;

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正文语种 chi
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关键词
不确定数据; 分类; 决策树;

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