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1. 一种新的分裂属性选择方法

刘星毅

计算机应用

摘要（1420）

PDF （746KB）（680）

代价敏感决策树通常讨论测试代价和误分类代价，在其分类过程中，最关键的是节点分裂属性的选择。分析了代价敏感决策树分类问题目前常见的选择分裂属性方法的优、缺点，提出了综合信息量和测试代价并且最大程度降低误分类代价的分裂属性选择方法，UCI数据集实验结果显示该方法在各个方面好于已有的方法。

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2. 基于马氏距离和灰色分析的缺失值填充算法

刘星毅

计算机应用 2009, 29 (09): 2502-2504.

摘要（1544）

PDF （649KB）（1578）

针对kNN算法中欧氏距离具有密度相关性敏感的缺点，提出综合马氏距离和灰色分析方法代替kNN算法中欧式距离的新算法，应用到缺失数据填充方面。其中马氏距离能解决密度相关明显的数据集，灰色分析方法能处理密度相关不明显的情况。因此，该算法能很好处理任何数据集，实验结果显示，算法在填充结果上明显优于现有的其他算法。