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基于粗糙集的一种决策树构造方法

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决策树是归纳学习问题中常见的一种知识表示形式,经典的决策树算法往往是通过信息熵的计算去选择分枝属性,计算量大而复杂.本文利用粗糙集理论中属性之间的依赖性度量,以及由此定义的特征(条件属性)对于系统分类结果的重要性来选取分枝属性.通过这种方法只要通过简单的集合运算,可以得到等效的决策树.

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来源
《中国自动化学会第21届青年学术年会》|2006年|508-511|共4页
会议地点山东烟台
作者
刘志伟; 倪志伟; 赖建章;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
决策树; 信息熵; 粗糙集; 属性依赖性度量;

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