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决策树是一种重要的数据分类方法,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,本文提出了一种基于知识粗糙度的方法。通过比较我们发现：在决策树的构造上,粗集理论中知识粗糙度的方法计算量较小,构造的决策树比经典ID3算法简洁,并且具有较高的分类精度。
基于知识粗糙度的决策树生成方法
【摘 要】
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决策树是一种重要的数据分类方法,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,本文提出了一种基于知识粗糙度的方法。通过比较我们发现：在决策树的构造上,粗集理论中
【机 构】
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宿州学院人工智能与数据挖掘研究室
【出 处】
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电脑知识与技术(学术交流)
【发表日期】
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2007年9期
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