基于樣本結(jié)構(gòu)向量相似度的ID3算法改進

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摘 要：通過對ID3算法的深入研究，發(fā)現(xiàn)其存在多值偏向、計算復(fù)雜和效率不高等問題。為了解決這些問題，文章對ID3算法模型進行了優(yōu)化，并提出了一種基于向量相似度的改進ID3算法。在計算信息增益時，首先使用二階麥克勞林公式簡化了原始公式，從而減少了ID3算法在log函數(shù)上的運算時間和復(fù)雜程度。然后通過構(gòu)造樣本結(jié)構(gòu)相似矩陣，并引入向量相似度作為權(quán)重，極大程度上避免了多值偏向的問題。（剩余3180字）