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为了从不完备信息系统中挖掘分类知识,提出了一种基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造算法(DTCCRSCR).其核心思想是,利用云变换离散化连续型数据,选择特性关系下加权平均粗糙度最小的属性作为当前的分裂节点.实验表明,由DTCCRSCR构造的决策树不仅结构简单,分类准确率较高,而且分类规则也容易理解.