基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用

• 作者: 江效尧 胡林生
• 来源期刊: 安徽工程科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 决策树 分类 知识发现
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2004.03.012

摘要

介绍了一种基于粗糙集理论的决策树生成算法--RDT(Rought Set Decision Tree).该方法运用了粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,引入启发式条件计算并选择条件属性作为决策树的根结点或子结点.通过一个例子,与运用信息熵概念建立决策树的算法进行比较,结果表明采用RDT方法得到的决策树优于采用信息熵方法得到的决策树.还讨论了RDT与ID3算法对决策树精度和规模的影响,分析数据分类和知识发现的过程及特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江效尧	南京审计学院计算机系	21	132	5.0	11.0
2	胡林生	南京审计学院计算机系	9	50	5.0	7.0