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ID3算法是最基本的决策树学习算法,有广泛的应用。基于ID3算法的层间不相关性与生成树中相邻层的耦合性,该文提出了一种改进的ID3的决策树算法（E-ID3）。算法采用统计局部最优的方法,能获得比较好的启发式函数。实验证明,这种方法从树的规模和分类精度都优于ID3算法,决策效率明显提高。
ID3算法的改进和优化
【摘 要】
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ID3算法是最基本的决策树学习算法,有广泛的应用。基于ID3算法的层间不相关性与生成树中相邻层的耦合性,该文提出了一种改进的ID3的决策树算法（E-ID3）。算法采用统计局部最优的
【机 构】
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忻州师范学院计算机系
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2010年7期
【基金项目】
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基金项目：忻州师范学院院级基金资助项目（编号：200618）资助
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