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决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点，计算量大。基于粗糙集理论，利用近似精度的概念来进行属性选择，构造决策树，有效地提高了效率并降低了决策树的复杂度。
一种基于粗糙集的决策树构造方法
【摘 要】
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决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点，计算量大。基于粗糙集理论，利用近似精度的概念来进行属性选择，构造决策树，有效地提高
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室,石家庄陆军指挥学院军事运筹中心
【出 处】
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科技情报开发与经济
【发表日期】
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2006年13期
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