一种基于变精度粗糙集的C4.5决策树改进算法

• 作者: 刘兴文 王典洪 陈分雄
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 决策树 信息增益率 C4.5算法 粗糙集 变精度粗糙集 近似分类质量
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3649-3651
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.011

摘要

针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法.该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,同时对噪声有一定的抑制能力.此外还针对两个或两个以上属性的近似分类质量相等的特殊情形,给出了如何选择最优的分类属性作为节点的方法.实验结果证明,该算法构造的决策树在分类精度和规模上均优于C4.5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	王典洪		96	711	15.0	22.0
2	陈分雄		16	97	6.0	9.0
3	刘兴文		3	39	2.0	3.0