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一种多变量决策树方法研究

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摘要

单变量的决策树算法造成树的规模庞大,规则复杂,不易理解.本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法,提出了一种新的多变量决策树算法.通过实例表明,本文的多变量决策树方法产生的决策树比传统的ID3算法构造的决策树更简单,具有较好的分类效果.

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来源
《计算机科学》|2008年第1期|211-212|共2页
作者
梁道雷; 黄国兴; 金健;
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作者单位

华东师范大学计算机系,上海,200062;

浙江理工大学先进纺织材料教育部重点实验室,杭州,310018;

华东师范大学计算机系,上海,200062;

华东师范大学计算机系,上海,200062;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
多变量决策树; 粗糙集; 相对核; 加权粗糙度;

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