分支合并對(duì)決策樹(shù)歸納學(xué)習(xí)的影響-免費(fèi)閱讀
【正文】 ? 但是我們又進(jìn)一步分析了 IGCom0的情況，并且提出了一種基于 IGCom的分支合并算法 — 基于最大 IGCom的分支合并算法。 ? 目前這個(gè)工作正在研究當(dāng)中。那么是否可以說(shuō)Margin越小，數(shù)據(jù)間的聯(lián)系就越大呢？ ? 基于這種考慮，提出新的分支合并算法：對(duì)于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)，計(jì)算每?jī)蓚€(gè)子節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)的 Margin，將 Margin比較小的分支合并為一個(gè)。 分支合并介紹 分支合并介紹 分支合并研究現(xiàn)狀 ? 洪家榮于 1995在 《 一種新的決策樹(shù)歸納學(xué)習(xí)算法 》 中最早提出： ID3及其它已有的決策樹(shù)算法只是試圖減少樹(shù)的深度，而忽略了對(duì)決策樹(shù)葉子數(shù)目的研究 , 然而正是后者對(duì)決策樹(shù)的精度起主要作用， 因而提出一種基于屬性聚類(lèi)方法的決策樹(shù)分支合并算法； ? 王熙照，洪家榮在 《 On the Optimization of Fuzzy Decision Trees 》 繼續(xù)了上述的工作將此分支合并策略推廣到了模糊決策樹(shù)以及相應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題； 分支合并研究現(xiàn)狀 ? 畢建東， 楊桂芳于 《 基于熵的決策樹(shù)分支合并算法 》 提出了一種基于熵的分支合并算法； ? 最近，吳宣為，史斌寧在 《 一種新的簡(jiǎn)化 ID3決策
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