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在构造决策树的过程中，分离属性选择的标准直接影响分类的效果．基于变精度粗糙集的理论将属性重要度作为选择分离属性的标准．经实验证明，使用该方法构造的决策树与经典ID3决策树算法相比，具有复杂性低，能有效提高分类效果的优点．
基于变精度粗糙集决策树的构造算法
【摘 要】
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在构造决策树的过程中，分离属性选择的标准直接影响分类的效果．基于变精度粗糙集的理论将属性重要度作为选择分离属性的标准．经实验证明，使用该方法构造的决策树与经典ID3决策树
【机 构】
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兰州工业高等专科学校软件工程系,兰州交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
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兰州工业高等专科学校学报
【发表日期】
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2011年5期
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