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1、本文以數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題為研究對(duì)象，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)分類進(jìn)行了對(duì)比，深入研究了決策樹分類模型，重點(diǎn)對(duì)ID3算法和現(xiàn)有的幾種算法進(jìn)行了分析和研究。理論上分析了ID3算法多值偏向的原因，引入OneR算法中的分類錯(cuò)誤率對(duì)信息增益公式進(jìn)行了改進(jìn)，解決了ID3算法的多值偏向問題。針對(duì)ID3算法中的對(duì)數(shù)運(yùn)算量大，計(jì)算效率不高等問題，本文采用多項(xiàng)式函數(shù)近似的方法，避開了大量的對(duì)數(shù)運(yùn)算，提高了ID3算法的計(jì)算效率。另外以商務(wù)購車顧客數(shù)據(jù)庫上的數(shù)
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