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基于Rough集的近似最优决策树生成算法
引用本文:邱桃荣,熊筱芳,白小明.基于Rough集的近似最优决策树生成算法[J].微计算机信息,2007,23(2).
作者姓名:邱桃荣  熊筱芳  白小明
作者单位:1. 330029,江西南昌市南昌大学计算机系
2. 330013,江西科技师范学院
基金项目:江西省自然科学基金;江西省教育厅科研项目
摘    要:数据挖掘是一种重要的数据分析方法,决策树是数据挖掘中的一种主要技术,如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简,去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树,本文给出了近似最优决策树的生成算法,并通过实例说明。

关 键 词:Rough集  约简    决策树

Approximate Optimal Decision Tree Generation Algorithm Based On Rough Set
QIU TAORONG,XIONG XIAOFANG,BAI XIAOMING.Approximate Optimal Decision Tree Generation Algorithm Based On Rough Set[J].Control & Automation,2007,23(2).
Authors:QIU TAORONG  XIONG XIAOFANG  BAI XIAOMING
Affiliation:QIU TAORONG XIONG XIAOFANG BAI XIAOMING
Abstract:Data mining is an important data analysis method,and decision tree is one of main techniques in data mining.A problem concerned by many researches is how to construct a decision tree.In this paper,based on rough set,an attribute and attribute value reduc-tion can be used to delete redundant decision information in a decision table.On the basis of compact information an approximate optimal decision tree is built.An Algorithm to generate decision tree is proposed in this paper,and it is illustrated by using a real example.
Keywords:Rough set  reduction  core  decision tree
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