基于粗集的混合变量决策树构造算法研究

被引：5

作者：

胡学钢

张冬艳

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

来源：

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

单变量决策树; 多变量决策树; 粗糙集合; 归纳学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HACRs进行实验比较,结果表明该算法有良好性能。

引用

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