用粗糙集理论建立决策树的一种方法

• 作者: 刘旭敏 徐维祥 黄厚宽
• 来源期刊: 通讯和计算机：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗糙集 决策树 信息熵
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP18

摘要

在数据挖掘中，分期是一个很重要的问题，有很多流行的分类器可以创建决策树木产生类模型。本文介绍了通过信息增益或熵的比较来构造一棵决策树的数桩挖掘算法思想，给出了用粗糙集理论构造决策树的一种方法，并用曲面造型方面的实例说明了决策树的生成过程。通过与ID3方法的比较，该种方法可以降低决策树的复杂性，优化决策树的结构，能挖掘较好的规则信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄厚宽	北京交通大学计算机与信息技术学院	139	2476	26.0	44.0
2	徐维祥	北京交通大学交通运输学院	44	279	9.0	14.0
3	刘旭敏	首都师范大学信息工程学院	46	645	13.0	24.0