基于粗糙集与分类回归树的"病例组合"分类研究

• 作者: 李清霞
• 来源期刊: 产业与科技论坛
• 学科: 经济
• 关键词: 病例组合 DRGs 粗糙集 分类回归树 属性约简
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 141-143
• 页数: 3页
• 分类号: F2
• 字数: 4287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5641.2009.02.061

摘要

论文根据粗糙集和决策树技术两种理论的互补性,研究一种新的"病例组合"分类模型:将粗糙集与分类回归树相结合的"病例组合"分类模型.该模型既具有粗糙集的一些优点:通过属性约简,可以成功地剔除知识库中的冗余属性,发现知识中隐藏的关联和规则,帮助人们做出正确简洁的决策;又具有决策树的分类精度高,有良好的学习能力和简单的树形结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李清霞		1	1	1.0	1.0