基于粗糙集的决策树构造算法

• 作者: 丁春荣 李龙澍 杨宝华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗糙集 可变精度粗糙集 决策树 加权分类粗糙度
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 75-77
• 分类号: TP312
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.11.027

摘要

针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高问题,基于粗糙集理论提出一种决策树构造算法.该算法采用加权分类粗糙度作为节点选择属性的启发函数,与信息增益相比,能全面地刻画属性分类的综合贡献能力,并且计算简单.为消除噪声对选择属性和生成叶节点的影响,利用变精度粗糙集模型对该算法进行优化.实验结果表明,该算法构造的决策树在规模与分类效率上均优于ID3算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙澍	安徽大学计算机科学与技术学院	199	1780	21.0	29.0
2	杨宝华	安徽农业大学信息与计算机学院	37	153	6.0	11.0
3	丁春荣	安徽农业大学信息与计算机学院	10	88	5.0	9.0