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基于粗糙集的一种决策树构造方法

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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.

刘志伟、倪志伟、赖建章

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合肥工业大学管理学院,安徽,合肥,230009

决策树 信息熵 粗糙集 属性依赖性度量

中国自动化学会

中国自动化学会第21届青年学术年会

2006-08-04

山东烟台

烟台大学学报(自然科学与工程版)

508-511

2006