摘要
利用泰勒公式和麦克劳林公式简化ID3算法的核心——信息熵,减小算法的时间复杂度;然后对每个属性的信息熵引入了一权值N,将该权值乘以信息熵,使得属性的选择更加合理化,并把该算法应用于建立应聘结果决策树中。
Uses Taylor's formula and the formula simplified ID3 algorithm McLaughlin core-information entropy,reducing the time complexity of the algorithm.Then the information entropy of each attribute a weight N,the weight multiplied by the information entropy,making the property selection more reasonable,and applies improved algorithms to construct analysis decision-tree of the results of job candidates.
出处
《现代计算机》
2010年第7X期11-14,18,共5页
Modern Computer
基金
茂名学院科学研究基金资助项目(No.203497)
关键词
决策树
ID3算法
信息增益
信息熵
Decision Tree
ID3 Algorithm
Information Gain
Information Entropy
