基于概率粗糙集的决策树生成方法

摘要

一种基于概率粗糙集的决策树生成方法，步骤为：1)计算决策属性对于条件属性的依赖度；2)对数据进行相对属性约简，获取决策树节点集；3)通过决策树的节点集构造决策树，建立决策树的方式是，让依赖度最大的节点作为根节点，然后对于分支，重新计算剩余节点的依赖度信息，同时选择依赖度最大的节点。本发明最核心的思想就是首先通过相对约简消除没有用的属性，这样就可以得到用于生成决策树的节点。然后始终选择依赖度最大的节点来扩展生成树，最终就生成了我们需要的决策树。本发明能够有效的解决数据噪声问题。