合肥工业大学学报（自然科学版）
閤肥工業大學學報（自然科學版）
합비공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2013年
2期
160-164
,共5页
决策树%信息熵%信息增益%机械波图像
決策樹%信息熵%信息增益%機械波圖像
결책수%신식적%신식증익%궤계파도상
decision tree%information entropy%information gain%mechanical wave image
机器学习技术在现代各种数据分析中是备受关注的有效方法之一,目前已在众多领域得到广泛应用.文章以目前较为流行的决策树学习为重点,介绍了决策树学习的几个较为成熟的算法,并将相应算法应用到机械波图像分析中,提出了5点、7点与11点上下文决策树学习算法.通过实验验证该处理方法是有效的.
機器學習技術在現代各種數據分析中是備受關註的有效方法之一,目前已在衆多領域得到廣汎應用.文章以目前較為流行的決策樹學習為重點,介紹瞭決策樹學習的幾箇較為成熟的算法,併將相應算法應用到機械波圖像分析中,提齣瞭5點、7點與11點上下文決策樹學習算法.通過實驗驗證該處理方法是有效的.
궤기학습기술재현대각충수거분석중시비수관주적유효방법지일,목전이재음다영역득도엄범응용.문장이목전교위류행적결책수학습위중점,개소료결책수학습적궤개교위성숙적산법,병장상응산법응용도궤계파도상분석중,제출료5점、7점여11점상하문결책수학습산법.통과실험험증해처리방법시유효적.
