您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 200612-308
论文题目 多变量决策树的研究与探讨
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

多变量决策树的研究与探讨

首发时间:2006-12-20

蔺建华 1   
  • 1、河海大学

摘要:目前大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单一属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。并且现有的多变量决策树构造方法,在数据间存在明显的非线性成分时,其构造的树的精度不够高。本文提出了一种基于核函数的非线性主成分分析(KPCA)多变量决策树构造方法,提取信息系统中的若干主成分来构造多变量决策树。理论表明,这是一种操作简单,效率很高的决策树生成方法.

关键词: 数据挖掘;单变量决策树;多变量决策树; 基于核函数的非线性主成分分析

For information in English, please click here

Research on Multivariate Decision Tree

Lin Jianhua 1   
  • 1、Hohai University

Abstract: Now, most decision tree construction algorithms check up only one attribute on each node. This class of decision tree, called unvaried decision tree, ignores the connection effect among the attributes inside the certain information system, which is actually widely occur. Further more, the cost of pruning is usually large. Currently, approach for multivariate decision tree construction is not efficient, when nonlinear correlations are contained between data. So kernel principal component analysis-based approach for multivariate decision tree construction is proposed in this paper. And several principal components should be extracted from the information system to constructing decision tree. The theoretic demonstrate it is a simple decision tree construction algorithm with high efficiency.

Keywords: Data Mining Unvaried Decision Tree Multivariate Decision Tree Kernel Principal Component Analysis

Click to fold

点击收起

基金:

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
蔺建华. 多变量决策树的研究与探讨[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2006-12-20]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200612-308.

No.1040189543116657****

同行评议

共计0人参与

评论

全部评论

0/1000

勘误表

多变量决策树的研究与探讨