基于樣本結(jié)構(gòu)向量相似度的ID3算法改進(jìn)

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摘 要：通過(guò)對(duì)ID3算法的深入研究，發(fā)現(xiàn)其存在多值偏向、計(jì)算復(fù)雜和效率不高等問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，文章對(duì)ID3算法模型進(jìn)行了優(yōu)化，并提出了一種基于向量相似度的改進(jìn)ID3算法。在計(jì)算信息增益時(shí)，首先使用二階麥克勞林公式簡(jiǎn)化了原始公式，從而減少了ID3算法在log函數(shù)上的運(yùn)算時(shí)間和復(fù)雜程度。然后通過(guò)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(wèn)題。（剩余3180字）