周美琴
- 作品数：7 被引量：16H指数：3
- 供职机构：广西师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金桂林市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法
- 本发明公开一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法，首先针对某一应用抽取一定样本；然后由专家给定或经验统计获取代价矩阵和收益矩阵，再用样本去训练UCGS决策树；最后用UCGS决策树进行分类。本发明在代价敏感决策树模型基础...
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- 新型偏好敏感决策树算法被引量：3
- 2016年
- 针对现有决策树模型在分类过程中没有考虑决策者对结果的偏好行为,因而不能很好地预测具有明显偏好倾向问题的不足,提出了一种偏好敏感决策树(preference sensitive decision tree,PSDT)分类算法。该算法引入了偏好度和偏好代价的概念,并通过综合考虑属性信息和有效偏好,构建新型属性选择因子和基于有效偏好的节点类标号分配准则。通过自适应调整偏好度,可生成最佳偏好敏感决策树。实验结果证明,该算法既能实现对偏好类的高精度预测,同时能够保证决策树拥有良好的整体精度,且具有较高的有效性和实用性,能够很好地解决偏好敏感环境下的决策问题。
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- 关键词：决策树
- 一种单位代价收益决策树剪枝算法被引量：6
- 2016年
- 目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法。然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果。基于经济学中的效益成本分析理论,提出代价收益矩阵及单位代价收益等相关概念,采用单位代价收益最大化原则对决策树叶节点的类标号进行分配,并通过与预剪枝策略相结合,设计一种新型的决策树剪枝算法。通过对生成的决策树进行单位代价收益剪枝,使其具有代价敏感性,能够很好地解决实际问题。实验结果表明,该算法能生成较小规模的决策树,且与REP、EBP算法相比具有较好的分类效果。
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- 关键词：剪枝算法决策树
- 单位代价收益敏感决策树分类算法及其剪枝算法的研究
- 数据挖掘是一门可以应用于多研究领域的交叉学科，分类分析法因其在信息化产业界中的广泛应用逐渐变成了数据挖掘中的研究热点。常用的分类算法包括决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、支持向量机算法、k-最近邻分类算法等等...
- 周美琴
- 关键词：数据挖掘决策树分类算法剪枝算法
- 基于相关性的类偏好敏感决策树算法被引量：4
- 2017年
- 针对决策者在面对几个分类结果时会有选择其中某一个结果的倾向性这一事实,提出了一种基于相关性的类偏好敏感决策树分类算法(CPSDT)。该算法引入了类偏好度、偏好代价矩阵等概念。为弥补在传统决策树构造过程中,选择分裂属性时未考虑非类属性之间相关性的不足,该算法在进行学习之前先采用基于相关性的特征预筛选排除属性冗余并重新构造了基于相关性的属性选择因子。经实验证明,该算法能够有效减小决策树规模,且能够在实现对偏好类的高精度预测的同时保证决策树拥有较好的整体精度。
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- 关键词：决策树
- 一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法
- 本发明公开一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法，首先针对某一应用抽取一定样本；然后由专家给定或经验统计获取代价矩阵和收益矩阵，再用样本去训练UCGS决策树；最后用UCGS决策树进行分类。本发明在代价敏感决策树模型基础...
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- 文献传递
- 偏好代价敏感决策树构造方法
- 本发明公开一种偏好代价敏感决策树构造方法，用户根据自己的偏好设置偏好类、偏好度和偏好代价矩阵；遍历输入的训练样本集的候选属性列表，并计算每个候选属性的分裂属性选择因子；选择具有最大分裂属性选择因子的候选属性作为偏好代价敏...
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- 文献传递
