基于ROUGH集的决策树测试属性选择方法

程玉胜; 任广永

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基于ROUGH集的决策树测试属性选择方法

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测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数甚至是深度,因此如何选择测试属性是研究的一个热点.本文主要介绍了粗集理论的方法.通过比较我们会发现,在单变量决策树的构造上,粗集理论中属性重要性的方法计算量较小,而多变量决策树充分考虑了条件属性间的相关性,因此通过求解信息系统的相对核从而减少决策树结点的个数.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2004年第4期|89-92|共4页
作者
程玉胜; 任广永;
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作者单位

安庆师范学院,计算机系,安徽,安庆,246011;

安庆师范学院,计算机系,安徽,安庆,246011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
决策树; 决策信息系统; 信息增益; 粗集;

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