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基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归纳
基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归纳
来源 :第十届中国Rough集与软计算、第四届中国Web智能、第四届中国粒计算联合会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cqnc4444
【摘 要】
:
ID3算法是典型的决策树归纳方法,它以信息增益作为选择扩展属性的标准,但是ID3算法倾向于选取取值较多的属性作为扩展属性。本文提出了一种基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归
【作 者】
:
翟俊海
白展燕
张素芳
【机 构】
:
河北大学数学与计算机学院 河北省机器学习与计算智能重点实验室 保定 071002 河北省信息工程学校计算机教研室 保定 071000
【出 处】
:
第十届中国Rough集与软计算、第四届中国Web智能、第四届中国粒计算联合会议
【发表日期】
:
2010年期
【关键词】
:
粗糙集
扩展属性
熵权
依赖度
ID3算法
归纳方法
决策树
信息增益
数据驱动
实验结果
有效性
取值
倾向
典型
标准
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ID3算法是典型的决策树归纳方法,它以信息增益作为选择扩展属性的标准,但是ID3算法倾向于选取取值较多的属性作为扩展属性。本文提出了一种基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归纳方法,该方法是完全数据驱动的,而且可以克服ID3算法的上述缺点,实验结果显示了该方法的有效性。
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