【摘 要】
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在模糊决策树归纳过程中，数据的模糊化预处理通常使用三角形隶属函数，该隶属函数的中心点参数将决定数据模糊化的效果，进而影响模糊决策树的执行效率、精度和规模。Kohonen＇s fea
【机 构】
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河北大学数学与计算机学院机器学习中心
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在模糊决策树归纳过程中，数据的模糊化预处理通常使用三角形隶属函数，该隶属函数的中心点参数将决定数据模糊化的效果，进而影响模糊决策树的执行效率、精度和规模。Kohonen＇s feature-maps聚类算法能够用来选取连续属性值的中心点。实验研完表明，该算法选取的中心点使模糊子集之间的覆盖范围不再相同，因而能够更合理地表示模糊概念之间的重叠关系。通过与其它算法比较证明该算法使模糊决策树可以获得更高的分类精度。
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