原文服务方: 计算技术与自动化       
摘要:
针对现有判定树算法在处理空缺值和连续值以及知识表达上不精确性和复杂性问题,提出基于云变换和Rough扩展模型的判定树构造算法.该算法利用云变换来离散化连续属性,然后根据概念集,采用极大判定法对每个数值型属性的原始属性值进行软划分,从而得到离散属性值.最后利用特性关系下的加权平均粗糙度来选取当前结点的分裂属性来递归生成判定树.与C5.0算法相比,新算法可妥善处理空缺值、合理离散连续属性.试验结果表明,该算法具有良好的实用性.
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基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造
云变换
粗糙集
决策树
加权平均粗糙度
特性关系
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于云变换和Rough集扩展模型的判定树构造
来源期刊 计算技术与自动化 学科
关键词 云变换 粗糙集 离散属性 超熵
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 140-144
页数 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6199.2010.03.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾利军 湖南工学院计算机科学系 36 73 5.0 6.0
2 刘璟忠 湖南工学院计算机科学系 18 34 3.0 5.0
3 黎昂 湖南工学院计算机科学系 20 49 3.0 6.0
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离散属性
超熵
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期刊影响力
计算技术与自动化
季刊
1003-6199
43-1138/TP
16开
1982-01-01
chi
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