新属性重要性的规则提取方法

摘要：

针对ID3算法倾向于取值较多的属性问题,利用粗糙集理论,提出一种属性选择的新度量方法.该方法借助信息熵的性质充分考查规则集整体的确定性和不确定性问题.分析规则的三个度量标准:支持度、置信度、覆盖度,对其进行量化,并提出一规则提取算法.实例表明,该算法提高了决策分类的精度,进而能提取可靠有效的规则.

关键词：决策树、ID3算法、粗糙集、规则提取、数据挖掘

所属期刊栏目：45

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural science Foundafion of China under Grant 70572070,60674056,70771007

在线出版日期：2009-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：149-151,166