两种产生模糊决策树的启发式比较

摘要：

比较与分析了产生模糊决策树的两种启发式:一种是广泛使用的最小模糊性,另一种是可能性分布的最小不可指定性.分析表明这两种启发式在很大程度上能得到同样的扩展属性,而且比较分析的结果也为如何在实际学习问题中选取合适的启发式提供了一些有用的信息.

关键词：机器学习、模糊示例学习、模糊决策树、启发式

所属期刊栏目：20

分类号：O159(代数、数论、组合理论)

资助基金：国家自然科学基金;河北省博士科研项目698139

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-6,9