基于知识粗糙度的多变量决策树的构建

发布时间：2018-03-28 04:01

  本文选题：知识粗糙度　切入点：核　出处：《福州大学学报(自然科学版)》2004年02期

【摘要】：提出了一种基于粗糙集中知识粗糙度的构建多变量决策树的算法.基本思想是,在选择了核属性作为决策树的根节点后,将选择知识粗糙度最小的那个条件属性作为下一个分枝结点的检验属性.
[Abstract]:This paper presents an algorithm for constructing multivariable decision tree based on rough set knowledge roughness. The basic idea is that the kernel attribute is chosen as the root node of the decision tree. The condition attribute with minimum knowledge roughness is selected as the test attribute of the next branch node.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院 福州大学数学与计算机科学学院
【基金】：福建省自然科学基金资助项目(A0310011) 福建省教育厅科技资助项目(JA03004) 福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24).
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1674636