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将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行了有机结合,提出了一种基于粗糙集技术的决策树构造算法。该算法通过将计算属性相对于划分的重要度作为选择扩展属性根结点的标准,递归地生成决策树,可以克服ID3算法偏向于选择取值较多的属性的不足。
一种改进的基于粗糙集的决策树算法
【摘 要】
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将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行了有机结合,提出了一种基于粗糙集技术的决策树构造算法。该算法通过将计算属性相对于划分的重要度作为选择扩展属性根结点的标准,递归
【机 构】
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运城学院
【出 处】
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廊坊师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年3期
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