基于近似粗糙集分辨力分类决策算法

摘要

本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括：利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力，将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树，测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上，提高分类决策时间效率和树形复杂度。