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基于粗糙集的多变量决策树构造方法
被引：111
作者：
苗夺谦
王珏
机构：
[1] 中国科学院自动化研究所人工智能实验室
来源：
关键词：
粗糙集;
单变量决策树;
多变量决策树;
归纳学习;
属性的相对核;
D O I：
10.13328/j.cnki.jos.1997.06.004
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
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．
引用
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页数：7
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