基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究

作     者：常志玲 周庆敏 CHANG Zhi-ling;ZHOU Qing-min

作者机构：南京工业大学信息科学与工程学院江苏南京210009 

基　　金：江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520048) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2006年第27卷第17期

页      码：3175-3177页

摘      要：应用变精度粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法。该方法以变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数,对条件属性进行选择。和ID3算法比较,本方法充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,尤其考虑了训练数据中的噪声数据,允许在构造决策树的过程中划入正域的实例类别存在一定的不一致性,可简化生成的决策树,提高决策树的泛化能力。

主 题 词：变精度粗糙集 决策树 粗糙集 分类质量 ID3算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2006.17.021

馆 藏 号：203270521...