%0 Journal Article
%T 基于预处理的决策树在化学数据挖掘中的应用
%A 李琳
%A 陈德钊
%A 束志恒
%A 叶子青
%J 分析化学
%P 1091-1094
%D 2005
%X 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。
%K 数据挖掘
%K 决策树
%K 离散化
%K 特征选择
%K 化学模式分类
%U http://210.14.121.5:8080/fxhx/CN/abstract/abstract5652.htm