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单变量的决策树算法造成树的规模庞大，规则复杂，不易理解。本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法，提出了一种新的多变量决策树算法。通过实例表明，本文的多变量决策树方法产生的决策树比传统的ID3算法构造的决策树更简单，具有较好的分类效果。
一种多变量决策树方法研究
【摘 要】
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单变量的决策树算法造成树的规模庞大，规则复杂，不易理解。本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法，提出了一种新的多变量决策树算法。通过实例表明，本文的多变量决策树
【机 构】
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华东师范大学计算机系,浙江理工大学先进纺织材料教育部重点实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2008年1期
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