【摘 要】
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为改善剪枝算法单一的事前剪枝或事后剪枝导致分类响应时间长、准确度低的问题，在REP事后剪枝的基础上，提出一种CDC与REP结合的决策树剪枝优化算法。使用CDC算法在生成决策树的
【机 构】
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辽宁工程技术大学研究生学院,辽宁工程技术大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61172144）,辽宁省教育厅基金资助项目（2009A350）
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为改善剪枝算法单一的事前剪枝或事后剪枝导致分类响应时间长、准确度低的问题，在REP事后剪枝的基础上，提出一种CDC与REP结合的决策树剪枝优化算法。使用CDC算法在生成决策树的同时，利用左右子树节点差异比来排除部分非叶子节点，决策树生成后再通过REP算法对决策树进一步剪枝。实验结果表明，该算法可避免庞大决策树的生成过程过于细化导致过于拟合的现象，与其他算法相比，能减少分裂时问，提高决策树分裂的正确率。
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