[1]杨宝华.基于粗集的决策树构建的探讨[J].计算机技术与发展,2006,(08):83-84.
　YANG Bao-hua.Discussion of Constructing Decision Tree Based on RS[J].,2006,(08):83-84.
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基于粗集的决策树构建的探讨()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年08期
页码:
83-84
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Discussion of Constructing Decision Tree Based on RS
文章编号:
1673-629X（2006）08-0083-02
作者:
杨宝华
安徽农业大学信息与计算机学院
Author(s):
YANG Bao-hua
College of Information and Computer, Anhui Agriculture University
关键词:
粗集; 决策树; 近似精度
Keywords:
rough set;  decision tree;  approximation quality
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
决策树是对未知数据进行分类预测的一种方法。自顶向下的决策树生成算法关键是对结点属性值的选择。近似精度是RS中描述信息系统模糊程度的参量，能够准确地刻画粗集。文中在典型的ID3算法的基础上提出了基于RS的算法。该算法基于近似精度大的属性选择根结点，分支由分类产生。该算法计算简单，且分类使决策树和粗集更易理解
Abstract:
The decision tree is a kind of method to classify to predict for the unknown data. The key of policy- making tree production algorithm which is from top to bottom is the pitch point attribute value. The approximation quality describes parameter of the information system fuzzy degree in RS,and it portrays RS accurately. The algorithm on the basis of RS is proposed in this paper on the basis of typical ID3 algorithm, which chooses root on the basis of approximation quality. Classification produces branch. This algorithm is simple in calculation,and classification makes decision tree and RS easy to be understood

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省教育厅资助项目（2003kj117）;高校青年基金资助项目（2003）杨宝华（1974-），女，安徽合肥人，讲师，硕士，研究方向为粗糙集、数据挖掘
更新日期/Last Update: 1900-01-01