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基于值约简和决策树的最简规则提取算法 总被引：7，自引：0，他引：7
粗糙集理论中的值约简和数据挖掘领域中的决策树都是有效的分类方法,但二者都有其局限性。将这两种方法结合起来,生成一种新的基于值核的极小化方法对决策树进行修剪,提出了约简规则的判定准则,缩小了约简的范围,最后再对生成的规则进行极大化处理,以保证规则覆盖信息的一致性,实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于粗集和熵的多变量决策树的构造算法 总被引：1，自引：0，他引：1
多变量决策树是一种有效用于分类的数据挖掘方法，构造的关键是根据属性之间的相关性选择合适的属性组合作为节点。针对传统方法中用相对核进行多变量检验中属性选择存在的不足，首先对每个节点包含的属性个数加以限制，然后由重新定义的属性依赖度和基于条件熵的距离函数选择相关的属性组合作为节点，从而提出一种新的构造算法。实例说明，该算法不仅有效降低了树的高度，而且还兼顾了分类的可读性。 相似文献
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决策树是一种有效用于分类的数据挖掘方法.在决策树构造算法中,粗集理论的相对核已被应用于解决多变量检验中属性的选择问题.考虑到决策树技术和粗集的优缺点,将二者结合起来,先对每个结点包含的属性个数加以限制,再用属性相关度和De Mantaras距离函数选择相关的属性组合作为属性选择的标准,给出一种新的构造算法.该算法的优点是能有效降低树的高度,而且增强了分类规则的可读性. 相似文献
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