基于粗糙集理论的决策树构造算法

• 作者: 周庆敏 常志玲 杨清莲
• 来源期刊: 南京工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 决策树 属性约简
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2005.04.018

摘要

应用粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法.该方法以属性重要性评价指标作为信息熵函数,对条件属性进行选择,充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,弥补了ID3算法对属性间依赖性强调不够的缺点,解决了决策树中子树的重复和有些属性在同一决策树上被多次选择的问题,该方法还能对不相容决策表进行正确分类.实例表明该方法是正确有效的,而且明显优于传统的决策树构造方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周庆敏	南京工业大学信息科学与工程学院	24	388	12.0	19.0
2	常志玲	南京工业大学信息科学与工程学院	5	156	5.0	5.0
3	杨清莲	南京工业大学信息科学与工程学院	2	49	2.0	2.0