基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法

• 作者: 胡学钢 路红梅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 知识粗糙度 单变量决策树 多变量决策树 混合变量决策树
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 56-58,62
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.01.015

摘要

单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用,构造的决策树往往规模较大.多变量决策树能较好地反映属性间的关系,得到非常简单的决策树,但使构造的决策树难以理解.针对以上两种决策树特点,提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的构造方法,选择知识粗糙度较小的分类属性来构造决策树.实验结果表明,这是一种操作简单、效率很高的决策树生成方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	路红梅	合肥工业大学计算机与信息学院	12	65	4.0	8.0