改进C4.5算法:提升决策树分类效率与准确性

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"决策树分类算法中C4.5算法的研究与改进" C4.5算法是一种经典的决策树构建算法,由Ross Quinlan提出,它在处理数据分类问题上表现出色,尤其在处理噪声数据时有较强的鲁棒性。然而,C4.5算法存在一些固有的局限性。首先,当数据集中属性值缺失率较高时,C4.5算法的分类准确率会显著降低。其次,为了构建决策树,C4.5需要多次扫描数据集、排序属性,并频繁使用对数运算,这导致了较高的计算复杂度和较长的运行时间。 为了解决这些问题,本文提出了一种改进的C4.5算法。主要改进集中在两个方面:一是处理缺失值的方法,二是计算公式的优化。对于属性值缺失的问题,研究者引入了朴素贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的分类方法,它假设属性之间相互独立,能有效处理缺失数据。通过朴素贝叶斯方法,可以更有效地估计缺失值的概率分布,从而提高分类的准确性。 在计算公式方面,文章中提到对C4.5的熵和信息增益计算进行了优化。原始C4.5算法在选择分裂属性时会使用对数运算,这可能导致较大的计算开销。改进后的算法采用四则混合运算替代对数运算,简化了计算过程,降低了计算复杂度,从而加快了决策树的构建速度。 为了验证改进算法的有效性,研究者选取了UCI(University of California, Irvine)机器学习数据库中的5个数据集进行实验。实验结果显示,改进后的算法在保持或提高分类准确率的同时,显著提升了运行效率,证明了改进策略的有效性和实用性。 关键词:决策树,C4.5算法,朴素贝叶斯分类,UCI 这项工作对决策树算法的改进具有重要意义,不仅解决了C4.5在处理缺失数据时的不足,还通过计算公式优化提升了算法的运行效率,为实际应用提供了更为高效的数据分类工具。对于后续研究,可以进一步探索如何将这些改进应用于其他决策树算法,如ID3或CART,以及如何在更大规模的数据集上验证和优化这些改进方法。