[1]路红梅 胡学钢.基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法[J].计算机技术与发展,2008,(01):56-58.
　LU Hong-mei,HU Xue-gang.Construction of Hybrid Decision Tree Based on Knowledge Roughness[J].,2008,(01):56-58.
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基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年01期
页码:
56-58
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Construction of Hybrid Decision Tree Based on Knowledge Roughness
文章编号:
1673-629X（2008）01-0056-03
作者:
路红梅1; 2 胡学钢1
[1]合肥工业大学计算机与信息学院[2]宿州学院计算机系
Author(s):
LU Hong-mei;  HU Xue-gang
[1]School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology[2]Department of Computer Science, Suzhou College
关键词:
粗糙集; 知识粗糙度; 单变量决策树; 多变量决策树; 混合变量决策树
Keywords:
rough sets;  knowledge roughness;  univariate decision tree;  multivariate decision tree;  hybrid decision tree
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用，构造的决策树往往规模较大。多变量决策树能较好地反映属性间的关系，得到非常简单的决策树，但使构造的决策树难以理解。针对以上两种决策树特点，提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的构造方法，选择知识粗糙度较小的分类属性来构造决策树。实验结果表明，这是一种操作简单、效率很高的决策树生成方法
Abstract:
It is difficult for tmivariate decision tree to reflect the relationship of attributes, multivariate decision tree can resolve this problem preferably, the former produces big tree, the latter gains simple tree but difficult to explain. Aim to upwards poi

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金项目（2006kj091B）路红梅（1965-），女，山东聊城人，副教授，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、计算机控制等；胡学钢，博士，教授．硕士生导师，研究方向为人工智能、数据挖掘等
更新日期/Last Update: 1900-01-01