基于粗糙集理论的决策树构造算法
DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2005.04.018, PP. 80-83
Keywords: 粗糙集,决策树,属性约简
Abstract:
应用粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法.该方法以属性重要性评价指标作为信息熵函数,对条件属性进行选择,充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,弥补了id3算法对属性间依赖性强调不够的缺点,解决了决策树中子树的重复和有些属性在同一决策树上被多次选择的问题,该方法还能对不相容决策表进行正确分类.实例表明该方法是正确有效的,而且明显优于传统的决策树构造方法.
| [1] | 苗夺谦,王珏.基于粗糙集的多变量决策树构造方法[j].软件学报,1997(6):425-431.
|
| [2] | 洪家荣,丁明峰,李星原.一种新的决策树归纳学习算法[j].计算机学报,1995(6):470-474.
|
| [3] | hanjiawei,kambermicheline.数据挖掘-概念与技术[m].北京:机械工业出版社,2001.
|
| [4] | pawlakz.roughsets[j].internationaljournalofcomputerandinformationsciences,1982.314-356.
|
| [5] | 曾黄麟.粗集理论及其应用[m].重庆:重庆大学出版社,1996.
|
| [6] | 苗夺谦.roughset理论中连续属性的离散化方法[j].自动化学报,2001(3):296-302.
|
Full-Text
