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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.
基于粗糙集的一种决策树构造方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,安徽,合肥,230009
【出 处】
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中国自动化学会第21届青年学术年会
【发表日期】
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2006年期
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