输出为可能性分布的模糊决策树

发布时间：2018-03-06 14:48

  本文选题：Fuzzy　切入点：decision　出处：《计算机科学》2003年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正 1 引言建立决策树的方法已有多种。从决策树可以提取知识,提取的知识用IF-THEN规则表示。决策树的一个优点是提取的知识易于理解和解释。由于噪声、测量误差使得决策树处理连续属性时出现了困难和在识别判断的过程中客观地存在着模糊性,很多文献已将决策树的方法推广成了模糊决策树,如文[1,2,5,6]等。已有的模糊决策树的文献都是假设一个对象
[Abstract]:There are many methods for establishing decision tree. Knowledge can be extracted from decision tree, and the knowledge extracted can be expressed by IF-THEN rule. One advantage of decision tree is that the knowledge extracted is easy to understand and interpret. Measurement error makes it difficult for decision tree to deal with continuous attribute and fuzzy in the process of recognition and judgment. Many literatures have extended the method of decision tree to fuzzy decision tree. For example, [1 / 2 / 5 / 6]. The existing literatures on fuzzy decision tree are all hypothesized as an object.
【作者单位】： 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
【分类号】：C934

【共引文献】

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本文编号：1575301