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对传统ID3算法的信息熵作近似变换达到简化计算的目的，并针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性和排斥属性值分布均匀的属性两个缺点，引入贡献因子来改进ID3算法，使属性选择方法平衡的选择划分属性．实验表明，优化后的属性选择方法降低了分类时间，优化了分类结果并能很好地反映实际情况．
基于贡献因子的改进决策树属性选择方法
【摘 要】
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对传统ID3算法的信息熵作近似变换达到简化计算的目的，并针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性和排斥属性值分布均匀的属性两个缺点，引入贡献因子来改进ID3算法，使属性选择方法
【机 构】
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汕头职业技术学院计算机系
【出 处】
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汕头大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年1期
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