基于Rough集的近似最优决策树生成算法

• 作者: 熊筱芳 白小明 邱桃荣
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: Rough集 约简 核 决策树
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 296-297,282
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.02.119

摘要

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,决策树是数据挖掘中的一种主要技术,如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题.本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简,去除决策表中与决策无关的冗余信息.在简化的决策表基础上构造近似最优决策树,本文给出了近似最优决策树的生成算法,并通过实例说明.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊筱芳		15	55	4.0	6.0
2	邱桃荣	江西南昌市南昌大学计算机系	2	32	2.0	2.0
3	白小明	江西南昌市南昌大学计算机系	1	7	1.0	1.0