基于粗糙集的决策树优化算法

被引：4

作者：

孟宜成

刘文奇

李月秋

机构：

[1] 昆明理工大学理学院

来源：

关键词：

决策树; 粗糙集; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法,把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造,在算法形成的过程中提出抑制因子,对决策树进行修剪,避免了先生成决策树再修剪的繁琐步骤,且在每次划分时对条件属性值和决策属性值进行匹配考察,避免不必要的计算,进一步提高了算法速度.

引用

页码：95 / 97

页数：3

共 6 条

[1] 一种新的基于粗糙集模型的决策树算法 [J].

高静 ;

徐章艳 ;

宋威 ;

杨炳儒 .

[2] 一种新的决策树归纳学习算法 [J].

洪家荣，丁明峰，李星原，王丽薇 .

[3]

粗糙集理论与方法[M]. 科学出版社 , 张文修等编著, 2001

[4]

Rough集理论与知识获取[M]. 西安交通大学出版社 , 王国胤编著, 2001

[5]

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[6] ROUGH SETS [J].

PAWLAK, Z .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER & INFORMATION SCIENCES, 1982, 11 (05) :341-356