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决策树算法是一种采用发治策略的自顶向下的归纳算法，传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。文章以粗糙集合理论中的区分观点为基础，提出了两种新型的属性选择判据：区分度和区分价值。实验结果表明，采用区分价值的属性选择策略所生成的决策树要明显优于基于熵的属性选择策略。
基于粗糙集合理论的决策树生成
【摘 要】
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决策树算法是一种采用发治策略的自顶向下的归纳算法，传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。文章以粗糙集合理论中的区分观点为基础，提出了两种新型的属性选择判据：区分度和
【机 构】
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合肥工业大学微型计算机应用研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2000年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助!(编号69985004).
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