決策樹算法研究及在查詢接口發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用.pdf

1、本文針對決策樹學(xué)習(xí)過程中存在的多值偏向問題,提出兩種改進(jìn)方法,從不同的角度來解決ID3算法的缺陷并優(yōu)化決策樹學(xué)習(xí)算法。同時(shí),在算法優(yōu)化的基礎(chǔ)上,以Eclipse為開發(fā)平臺(tái),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了決策樹算法演示軟件,將其作為算法的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并使用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對相應(yīng)的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)效果的驗(yàn)證。同時(shí)又將決策樹學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到Deep Web查詢接口發(fā)現(xiàn)中,更好的對查詢接口進(jìn)行分類與發(fā)現(xiàn)。
　　 本文的主要研究成果概括為以下四個(gè)方

2、面:
　　 (1)分析研究決策樹構(gòu)建過程中存在的多值偏向問題,并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于等預(yù)測能力的決策樹分支合并算法,采用預(yù)剪枝的策略對非葉子節(jié)點(diǎn)中分類預(yù)測能力相等的分支進(jìn)行合并。
　　 (2)針對經(jīng)典ID3算法中采用信息增益作為選擇標(biāo)準(zhǔn)存在多值偏向問題,引入均歐氏距離作為啟發(fā)信息,提出了一種基于均歐氏距離的決策樹優(yōu)化算法,通過理論分析,該算法可以有效的克服多值偏向問題。
　　 (3)以決策樹算法演示軟件作為實(shí)