10.3969/j.issn.1009-3044.2007.17.121
基于知识粗糙度的决策树生成方法
决策树是一种重要的数据分类方法,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,本文提出了一种基于知识粗糙度的方法.通过比较我们发现:在决策树的构造上,粗集理论中知识粗糙度的方法计算量较小,构造的决策树比经典ID3算法简洁,并且具有较高的分类精度.
决策树、粗糙集、知识粗糙度
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TP311(计算技术、计算机技术)
安徽省教育厅自然科学基金2006kj091B
2007-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
1412,1442