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基于粗糙集的多变量决策树构造方法
引用本文:苗夺谦,王珏.基于粗糙集的多变量决策树构造方法[J].软件学报,1997,8(6):425-431.
作者姓名:苗夺谦  王珏
作者单位:中国科学院自动化研究所人工智能实验室,北京,100080;中国科学院自动化研究所人工智能实验室,北京,100080
基金项目:本文研究得到国家863高科技项目资助.
摘    要:本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,解决多变量检验中属性的选择问题.另外,定义了2个等价关系相对泛化的概念,并将它用于解决多变量检验的构造问题.通过一个例子,对本文提出的多变量决策树方法与著名的单变量决策树(ID3)方法进行了比较,结果表明前者比后者更简单.同时,对几种多变量决策树方法做了初步的对比分析.

关 键 词:粗糙集    单变量决策树    多变量决策树    归纳学习    属性的相对核
修稿时间:7/8/1996 12:00:00 AM

MODELING TEMPORAL SEMANTICS INFORMATION FOR NATURAL LANGUAGE
GUO Honglei and YAO Tianshun.MODELING TEMPORAL SEMANTICS INFORMATION FOR NATURAL LANGUAGE[J].Journal of Software,1997,8(6):425-431.
Authors:GUO Honglei and YAO Tianshun
Affiliation:Department of Computer Science\ Northeastern University\ Shenyang\ 110006
Abstract:
Keywords:Rough sets  univariate decision tree  multivariate decision tree  inductive learning  relative core of attributes
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