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基于预处理的决策树在化学数据挖掘中的应用

李琳;陈德钊;束志恒;叶子青

  化学数据挖掘可从海量数据中提取蕴含的知识,决策树方法是一种重要的挖掘工具。鉴于决策树在处理连续数据上的局限性,本研究提出先进行预处理,将连续属性离散化,通过特征选择删除其冗余量,以此为基础构建决策树。该方法可防止决策树模型“过细”,使之具有良好的预报性能。将此方法应用于两个化学样品分类实例,效果良好。与贝叶斯分析和单一的决策树方法相比,其预报正确率有显著提高,且表达形式直观明确,易于理解和分析,适用于化学分类知识模式的挖掘。……   
[关键词]:数据挖掘;决策树;离散化;特征选择;化学模式分类
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《分析化学2005年08期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)