导读:本文包含了分裂属性选择论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:代价敏感,决策树,分裂属性
分裂属性选择论文文献综述
刘星毅[1]（2009）在《基于性价比的分裂属性选择方法》一文中研究指出代价敏感决策树通常讨论测试代价和误分类代价,在其分类过程中,最关键的是节点分裂属性的选择。分析了代价敏感决策树分类问题目前常见的选择分裂属性方法的优、缺点,提出了综合信息量和测试代价并且最大程度降低误分类代价的分裂属性选择方法,UCI数据集实验结果显示该方法在各个方面好于已有的方法。(本文来源于《计算机应用》期刊2009年03期）
刘星毅[2]（2008）在《一种新的决策树分裂属性选择方法》一文中研究指出分类问题是数据挖掘和机器学习中的一个核心问题。为了得到最大程度的分类准确率,决策树分类过程中,非常关键的是结点分裂属性的选择。常见的分裂结点属性选择方法可以分为信息熵方法、GINI系数方法等。分析了目前常见的选择分裂属性方法——基于信息熵方法的优、缺点,提出了基于卡方检验的决策树分裂属性的选择方法,用真实例子和设置模拟实验说明了文中算法的优越性。实验结果显示文中算法在分类错误率方面好于以信息熵为基础的方法。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2008年05期）
郭世仁,简友光[3]（2008）在《基于信息增益总体竞争的决策树分裂属性选择算法》一文中研究指出提出了一种能在一定程度上避免决策树陷入局部最优的分裂属性选择算法:总体竞争.该方法考虑了候选属性在总体学习样本上的分类能力,以此通过各候选属性的相互竞争,确定决策树增长过程中的分裂属性.以Iterative Dichotomizer 3(ID3)算法为对照的实验数据表明,该方法能以较小的代价获得较高的决策树准确率.(本文来源于《仲恺农业技术学院学报》期刊2008年01期）
刘星毅,黄月秀[4]（2007）在《统计方法选择分裂属性》一文中研究指出决策树分类过程中,最关键的是结点分裂属性的选择。文章分析了目前常见选择分裂属性方法的优、缺点,提出了基于卡方检验的决策树分裂属性的选择方法,实验显示该方法在分类错误率方面好于以信息熵为基础的方法。(本文来源于《大众科技》期刊2007年04期）
房立,黄泽宇[5]（2006）在《竞争选择分裂属性的决策树分类模型》一文中研究指出构建决策树分类器关键是选择分裂属性。通过分析信息增益和增益比率、Gini索引、基于Goodman-Kruskal关联索引这叁种选择分裂属性的标准,提出了一种改进经典决策树分类器C4.5算法的方法(竞争选择分裂属性的决策树分类模型),它综合叁种选择分裂属性的标准,通过竞争机制选择最佳分裂属性。实验结果表明它在大多数情况下,使得不牺牲分类精确度而获得更小的决策树成为了可能。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2006年08期）
分裂属性选择论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
分类问题是数据挖掘和机器学习中的一个核心问题。为了得到最大程度的分类准确率,决策树分类过程中,非常关键的是结点分裂属性的选择。常见的分裂结点属性选择方法可以分为信息熵方法、GINI系数方法等。分析了目前常见的选择分裂属性方法——基于信息熵方法的优、缺点,提出了基于卡方检验的决策树分裂属性的选择方法,用真实例子和设置模拟实验说明了文中算法的优越性。实验结果显示文中算法在分类错误率方面好于以信息熵为基础的方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分裂属性选择论文参考文献
[1].刘星毅.基于性价比的分裂属性选择方法[J].计算机应用.2009
[2].刘星毅.一种新的决策树分裂属性选择方法[J].计算机技术与发展.2008
[3].郭世仁,简友光.基于信息增益总体竞争的决策树分裂属性选择算法[J].仲恺农业技术学院学报.2008
[4].刘星毅,黄月秀.统计方法选择分裂属性[J].大众科技.2007
[5].房立,黄泽宇.竞争选择分裂属性的决策树分类模型[J].计算机技术与发展.2006