Searching for Splitting Criteria in Multivariate Decision Tree Using Adapted JADE Optimization Algorithm

Conference proceedings article

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Jariyavajee C., Polvichai J., Sirinaovakul B.

ผู้เผยแพร่: Hindawi

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2019

หน้าแรก: 2534

หน้าสุดท้าย: 2540

จำนวนหน้า: 7

ISBN: 9781728124858

นอก: 0146-9428

eISSN: 1745-4557

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85080905472&doi=10.1109%2fSSCI44817.2019.9003063&partnerID=40&md5=6c1564d1b072f5fbad96f2c990c7a547

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์

บทคัดย่อ

Splitting criteria in the decision tree are normally univariate and orthogonal to the parameter axis. This limitation suppresses the decision power of DT and can be overcome by using multivariate splitting criteria. This paper presents an improvement of splitting criteria searching in a decision tree based on swarm intelligence, the global optimization technique. JADE, one of swarm intelligent algorithms, is adapted in this work to search for optimal parameters for the multivariate linear splitting criteria in the multivariate decision tree building. This paper illustrates the splitting criteria in 2D data space and tests the efficiency of the created decision tree. The experimental results show that AJADE-MDT, the proposed algorithm could be used to create the decision tree with higher efficiency compared to the existing algorithms. ฉ 2019 IEEE.

คำสำคัญ

JADE, multivariate decision tree, splitting criteria