分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2005年
8期
1091-1094
,共4页
李琳%陈德钊%束志恒%叶子青
李琳%陳德釗%束誌恆%葉子青
리림%진덕쇠%속지항%협자청
数据挖掘%决策树%离散化%特征选择%化学模式分类
數據挖掘%決策樹%離散化%特徵選擇%化學模式分類
수거알굴%결책수%리산화%특정선택%화학모식분류
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.
化學數據挖掘可從海量數據中提取蘊含的知識,決策樹方法是一種重要的挖掘工具.鑒于決策樹在處理連續數據上的跼限性,本研究提齣先進行預處理,將連續屬性離散化,通過特徵選擇刪除其冗餘量,以此為基礎構建決策樹.該方法可防止決策樹模型"過細",使之具有良好的預報性能.將此方法應用于兩箇化學樣品分類實例,效果良好.與貝葉斯分析和單一的決策樹方法相比,其預報正確率有顯著提高,且錶達形式直觀明確,易于理解和分析,適用于化學分類知識模式的挖掘.
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