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本文将粗糙集理论应用到决策树生成过程中,利用变精度粗糙集理论属性约简的特性在决策树生成过程中在保证分类能力不变的前提下减少分支数目,并考虑到实际问题中噪声数据的影响。 相似文献
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基于决策分类熵的决策树构造算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地完成金融数据集上的分类挖掘任务,以粗糙集理论为基础提出决策分类熵的概念,进而以属性的决策分类熵为属性分裂度量提出基于决策分类熵的决策树构造算法,并针对过拟合问题提出一种抑制参数来实现树规模的良好控制。实例分析及金融数据集上的实验表明:相比经典的C4.5决策树算法,新算法能够较好地克服其缺点和不足,构建更优的决策树,能够更好地完成分类任务。 相似文献
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决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,分离属性的选择标准直接影响到分类的效果,传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。基于粗糙集的理论提出了一种基于属性重要度和依赖度为属性选择标准的决策树规则提取算法。使用该算法,能提取出明确的分类规则,比传统的ID3算法结构简单,并且能提高分类效率。 相似文献
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决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,分离属性的选择标准直接影响到分类的效果,传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。基于粗糙集的理论提出了一种基于属性重要度和依赖度为属性选择标准的决策树规则提取算法。使用该算法,能提取出明确的分类规则,比传统的IDB算法结构简单,并且能提高分类效率。 相似文献
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基于粗糙集的决策树算法由于粒化冲突与噪声影响容易导致特征选择的失效。提出属性纯度并结合属性依赖度来构建决策树归纳算法。采用统计集成策略来建立属性纯度,表示决策分类关于条件分类的识别性,并用于相应的属性特征选择;分析属性纯度与属性依赖度的同质性和异态性,采用先属性依赖度后属性纯度选择节点的方法,改进基于粗糙集的决策树算法。决策表例分析与数据实验对比均表明所提算法的有效性与改进性。 相似文献
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决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,节点划分属性选择的度量直接影响决策树分类的效果。基于粗糙集的属性频率函数方法度量属性重要性,并用于分枝划分属性的选择和决策树的预剪枝,提出一种决策树学习算法。同时,为了能处理数值型属性,利用数据集的统计性质为启发式知识,提出了一种改进的数值型属性信息熵离散化算法。实验结果表明,新的离散化方法计算效率有明显提高,新的决策树算法与基于信息熵的决策树算法相比较,结构简单,且能有效提高分类效果。 相似文献
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为了提高决策树分类的速度和精确率,提出了一种基于分类矩阵的决策树算法.介绍了ID3算法的理论基础,定义了一种分类矩阵,指出了ID3算法的取值偏向性并利用分类矩阵给出了证明.在此基础上,引入了一个权重因子,抑制了原有算法的取值偏向,并利用分类矩阵给出相应证明,同时根据基于分类矩阵增益的特点,提出了新的决策树分类方案,旨在运算速率上进行优化,与原有算法进行了实验比较.对实验结果分析表明,优化后的方案在性能上有明显改善. 相似文献
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刘军 《计算机工程与应用》2012,48(26):109-112,191
针对信息增益算法以信息量的大小确定首选属性和基于粗集算法以核属性为首选属性构建决策树的不准确问题,以粒理论为基础,将属性按其自然取值划分为若干基本粒,以条件粒的长度(粒分辩量)和该粒对决策粒分辩关系(分辩类别)为依据确定划分属性,采用简洁的算式解决了多属性的择优难题。理论和实例分析的结果表明,该算法具有建树精准简洁有效以及时空复杂度低的特点。 相似文献
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垃圾邮件的识别与过滤是目前研究的热点问题之一。而粗糙集是一种新的处理模糊和不确定性知识的数据分析工具,已被成功地应用到许多有关分类的领域。将粗糙集与决策树结合,提出一个基于RS-DT的邮件分类方案与模型,并进行了实验及结果分析。通过与朴素贝叶斯模型及SVM的比较,表明提出的基于RS-DT的模型可以降低把正常邮件错分为垃圾邮件的比率,提高过滤系统的自学习能力。 相似文献
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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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分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,优化后的方案克服了ID3算法的取值偏向问题,同时在分类时间及分类精确度方面优于ID3算法及现有两种改进的分类算法。 相似文献
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根据医学图像数据的特性,提出一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法。该方法利用粗糙集中基于属性重要性的离散化方法对医学图像特征进行离散化,采用粗糙集对其属性进行约简,得到低维训练数据,再用SLIQ决策树算法产生决策规则。实验表明:将粗糙理论与SLIQ相结合的数据挖掘方法既保留了原始数据的内部特点,同时剔除了与分类无关或关系不大的冗余特征,从而提高了分类的准确率和效率。 相似文献