一种基于属性间相关系数的数据分类方法

摘要

本发明提出了一种基于属性间相关系数的数据分类方法。本发明步骤：首先，输入样本集和待分类数据集，并计算训练样本集所有属性的信息增益值；其次，依据从大到小排序将最大信息增益值的属性选为决策树中根节点的测试属性；然后，计算根节点属性(上一层节点属性)与剩余属性集之间相关系数的绝对值；再根据值和不同属性的属性值进行每一层节点的建立过程，并更新剩余属性集；最后，直到所有属性遍历为止，生成决策树，依据决策树将待分类数据进行分类。本发明大大改善了传统决策树的效能，提高了决策树的分类准确性。

主权项

一种基于属性间相关系数的数据分类方法，其特征在于，在数据分类过程中，先输入样本集和待分类数据集，计算样本所有属性的信息增益值并排序，然后根据所有属性的信息增益值确定决策树根节点的属性，其次根据属性间相关系数的绝对值和不同属性的属性值，确定余下结点的属性，最后直到所有属性遍历完，生成决策树，再依据决策树将待分类数据集进行分类，所述方法至少包括以下步骤：步骤一、输入样本集和待分类数据集，计算训练样本集所有属性的信息增益值；步骤二、对信息增益值依据从大到小排序，选取最大信息增益值的属性作为决策树中根节点的测试属性；步骤三、计算根节点属性（上一层节点属性）与剩余属性集之间相关系数的绝对值；步骤四、根据值和不同属性的属性值进行每一层节点的建立过程，并更新剩余属性集；步骤五、若剩余属性集不为空集，即所有属性未遍历完，继续步骤三和四，直到所有属性遍历完，生成决策树；步骤六、依据决策树将待分类数据集进行分类。