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1.
一种基于Rough Set理论的属性约简及规则提取方法   总被引:127,自引:1,他引:126       下载免费PDF全文
常犁云  王国胤  吴渝 《软件学报》1999,10(11):1206-1211
该文针对Rough Set理论中属性约简和值约简这两个重要问题进行了研究,提出了一种借助于可辨识矩阵(discernibility matrix)和数学逻辑运算得到最佳属性约简的新方法.同时,借助该矩阵还可以方便地构造基于Rough Set理论的多变量决策树.另外,对目前广泛采用的一种值约简策略进行了改进,最终使得到的规则进一步简化.  相似文献
2.
基于粗糙集的多变量决策树构造方法   总被引:78,自引:2,他引:76       下载免费PDF全文
苗夺谦  王珏 《软件学报》1997,8(6):425-431
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.  相似文献
3.
决策树的优化算法   总被引:76,自引:1,他引:75       下载免费PDF全文
刘小虎  李 生 《软件学报》1998,9(10):797-800
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支.以ID3为基础,提出了改进的优化算法.每当选择一个新的属性时,算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益,而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益,即同时考虑树的两层结点.提出的改进算法的时间复杂性与ID3相同,对于逻辑表达式的归纳,改进算法明显优于ID3.  相似文献
4.
一种新的决策树归纳学习算法   总被引:76,自引:1,他引:75  
本文不示例学习的重要分枝--决策树归纳学习进行了分析探讨,从示例学习最优化的角度分析了决策树归纳学习的优化原则,指出了以往的以ID3为代表的归纳学习算法所固有的缺陷,并提出了一种新的基于概率的决策树归纳学习算法PID,PID在扩展属性的选择上仍采用基于信息增益率的方法,但在树上的扩展过程中,采用属性聚类的方法进行树的支合并。PID得到的决策树在树的规模和分类精度上都优于ID3。  相似文献
5.
数据挖掘中决策树算法的探讨   总被引:50,自引:1,他引:49  
决策树算法是DM的一个活跃的研究领域,首先给出了DM中决策树算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,提出了利用熵与加权和的思想来选择取值的算法。  相似文献
6.
利用神经网络发现分类规则   总被引:39,自引:0,他引:39  
神经网络是目前公认的高精度分类器,但它的分类过程却令人难以理解,被称为“黑箱”,从而降低了它的可信度,且使其结果不易应用到其它相关领域。本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想,在分类精度基本不变的前提下,将训练后的前馈神经网络利用遗传算法进行剪枝,再将其转换为含有若干棵树的森林结构,然后将每棵树看作一个分类器,利用决策树模拟每个分类器的分类过程,最后将决策树结构转化为若干  相似文献
7.
ID3算法的一种改进算法   总被引:37,自引:4,他引:33  
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。  相似文献
8.
数据挖掘中决策树的探讨   总被引:30,自引:1,他引:29  
决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。  相似文献
9.
数据挖掘中决策树算法的最新进展   总被引:27,自引:1,他引:26       下载免费PDF全文
概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。  相似文献
10.
决策树技术及其当前研究方向   总被引:26,自引:1,他引:25  
介绍了决策树归纳技术及其发展过程,阐述了目前最流行的决策树技术的基本方法及简化决策树的主要方法。同时介绍了决策树技术面临的挑战,目前在与其他技术结合,寻找新的构造方法,简化方法,训练与检验数据的大小及特性与其本身特性的关系,不确定环境下决策,时间复杂度与准确性之间的关系,软件实现等方面的研究,以及它在工程上的应用,展望了它的未来发展前景。  相似文献
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