【摘 要】
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本文在ID3算法的基础上提出一种获取多棵规则树的学习算法(MRT).MRT算法能够从不一致信息表中获取多棵规则树,每棵规则树的每条规则的隶属度均大于或等于初始设定的阈值.在MR
【机 构】
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重庆邮电学院计算机科学与技术研究所(重庆)
【出 处】
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第四届中国Rough集与软计算学术研讨会
论文部分内容阅读
本文在ID3算法的基础上提出一种获取多棵规则树的学习算法(MRT).MRT算法能够从不一致信息表中获取多棵规则树,每棵规则树的每条规则的隶属度均大于或等于初始设定的阈值.在MRT算法生成每棵规则树的过程中,只需为每个结点存储和计算信息表中的部分属性值,并且通过初始设置的阈值来判断当前结点是否有儿子结点分支,以控制每棵规则树的规模(宽度和深度).MRT算法的空间和时间复杂度均为多项式级,获取规则所耗费的代价较小.此外,由于MRT算法获取得到的是多棵规则树,从而也克服了ID3算法获取的规则过于集中于部分属性上的缺陷.
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