粗糙集在决策树生成中的应用

摘要：

决策树是归纳学习的重要形式,建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性.本文针对ID3算法对属性间的相依性强调不够等问题,利用粗糙集理论,提出一种新的启发式函数--分辨率构造决策树.分辨率本质上是相关属性的组合,但不是简单的属性合取.它不仅考虑了属性之间的依赖性,还兼顾了分类的种数.大量实例表明,本文的方法明显优于ID3算法.

关键词：粗糙集、决策树、优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金7760573002

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：132-137