一种基于模糊化决策树的分类算法

• 作者: 李凤 李洪兴 柴迎春 谷云东
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 分类算法 决策树 决策树的模糊化 分类规则的模糊化 近似推理
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 582-587
• 页数: 6页
• 分类号: O159
• 字数: 4271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0476-0301.2004.05.004

摘要

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪兴	北京师范大学数学系	108	2984	30.0	51.0
2	谷云东	北京师范大学数学系	34	498	11.0	21.0
3	李凤	北京师范大学数学系	3	21	2.0	3.0
4	柴迎春		1	4	1.0	1.0