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判别分析与决策树分析在化学物质生态危害分类中的应用
  • ISSN号:1673-4831
  • 期刊名称:《生态与农村环境学报》
  • 时间:0
  • 分类:X826[环境科学与工程—环境工程] X11[环境科学与工程—环境科学]
  • 作者机构:[1]南京工业大学理学院,江苏南京210009, [2]环境保护部南京环境科学研究所,江苏南京210042
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(2002CB410800)
中文摘要:

运用Fisher判别、马氏距离判别和决策树分析3种方法对61种环境优先污染物的生态危害程度进行分类,并比较了各模型的分类正确率。结果显示,决策树分析方法分类正确率最高,为92%;马氏距离判别其次,为87%;Fisher判别最低,为75%。决策树分析方法不仅减少了2项评价指标,而且对61个新数据矩阵的多次分析显示其分类能力非常稳定,正确率基本符合正态分布,且保持在92%左右,为3种方法中最优的分类方法。

英文摘要:

Decision tree analysis, Mahalanobis distance discriminant analysis and Fisher discriminant analysis were employed to classify ecological hazards of 61 chemicals. Comparison between these methods showed 92% , 87% and 75% , respectively in correctness of the classification . Decision tree was not only the highest in correctness, but also reduced 2 indexes in the evaluation. Moreover, analyses of the 61-index matrix demonstrated that the classification capacity of the decision tree method was very stable and its correctness displayed normal distribution, which remained around 92%. So it is the optimal method for the classification of ecological hazard in these methods.

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期刊信息
  • 《生态与农村环境学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国环境保护部
  • 主办单位:国家环境保护部南京环境科学研究所
  • 主编:蔡道基
  • 地址:江苏省南京市蒋王庙街8号
  • 邮编:210042
  • 邮箱:ere@vip.163.com
  • 电话:025-85287036
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4831
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1766/X
  • 邮发代号:28-114
  • 获奖情况:
  • 全国优秀环境科技期刊,江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7943