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论文编号 201311-337
论文题目 基于蚁群优化的改进决策树算法研究
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基于蚁群优化的改进决策树算法研究

首发时间:2013-11-19

张忠坤 1   

张忠坤(1988-),男,硕士研究生

周亚建 1   

周亚建(1971-),男,副教授

  • 1、北京邮电大学信息安全中心,北京 100876

摘要:本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree),该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启发搜索特征来改进决策树的生成过程。选取15个UCI数据集进行实验并与C4.5和CART算法进行比较。实验结果表明,改进算法适用于连续属性和离散属性,能够有效提高决策树预测精度,降低决策树规模,增强可理解性。

关键词: 决策树 蚁群算法 信息素 启发信息

For information in English, please click here

Improving decision trees based on an ant colony algorithm

ZHANG Zhongkun 1   

张忠坤(1988-),男,硕士研究生

ZHOU Yajian 1   

周亚建(1971-),男,副教授

  • 1、Information Security Center,Beijing University of Posts and Communications,Beijing 100876,China

Abstract:In this paper we propose a new decision tree algorithm based on an ant colony algorithm,which makes full use of the pheromone feedback and heuristic information in the ant colony algorithm.The proposed algorithm is compared against two well-known decision tree algorithm,C4.5 and CART,in 15 data sets.The experimental results show that the proposed decision tree algorithm is suitable for boh continuous attributes and discrete attributes.It can effectively improve the generated decision tree's prediction accuracy,reduce its size and enhance its intelligibility.

Keywords: decision tree ant colony algorithm pheromone heuristic information

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张忠坤,周亚建. 基于蚁群优化的改进决策树算法研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2013-11-19]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201311-337.

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