变精度粗糙集模型在决策树构造中的应用

• 作者: 丁春荣 李龙澍
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 变精度粗糙集模型 决策树 误差参数 加权分类粗糙度
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 86-88,125
• 分类号: TP18
• 字数: 3230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.07.024

摘要

针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高等问题,本文基于变精度粗糙集模型提出了一种新的决策树构造算法.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,该标准更能够全面地刻画属性分类的综合贡献能力,计算简单,并且可以消除噪声数据对选择属性和生成叶节点的影响.实验结果证明,本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	丁春荣	安徽农业大学信息与计算机学院	10	88	5.0	9.0