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期刊论文
基于粗糙集理论的决策树分类方法
基于粗糙集理论的决策树分类方法
来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 12次 | 上传用户:PEIDAO
【摘 要】
:
决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。
【作 者】
:
邹瑞芝
罗可
曾正良
【机 构】
:
长沙理工大学计算机与通信工程学院。湖南长沙410076
【出 处】
:
计算机工程与科学
【发表日期】
:
2009年10期
【关键词】
:
粗糙集
决策树
近似精确度
悲观剪枝
rough set decision tree approximation quality pessimistic pru
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决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。
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