Abstract 1. Introduction 2. Introduction of Decision Tree 3. Construction and Pruning of Decision Tree 3.1. Construction of Decision Tree 3.2 Pruning of Decision Tree 3.3 Two Basic Pruning Strategy 3.4 Principle of Tree Pruning Optimization 4. ID3 Algorithm 4.1 Information Theory and Entropy 4.2 Information Gain 4.3 Analysis of ID3 Algorithm 5. C4.5 Algorithm 5.1 Concept of Information Gain Ratio 5.2. Combined with Continuous Value Attributes 5.3. Production of Regular 6. Analysis for Decision Tree Classification Algorithm 7. Decision Tree Classification Algorithm 8. Conclusions References
키워드
data miningclassificationdecision tree
저자
Qing-yun Dai [ Dept. of Electric and Electronic Engineering, Shijiazhuang Vocational and Technology Institute, Shijiazhuang, Hebei, China ]
Chun-ping Zhang [ Dept. of Information Engineering Shijiazhuang Vocational and Technology Institute, Shijazhuang, Hebei, China ]
Hao Wu [ Dept. of Information Engineering Shijiazhuang Vocational and Technology Institute, Shijazhuang, Hebei, China ]
보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Database Theory and Application
간기
격월간
pISSN
2005-4270
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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