应用分类贡献函数的决策树构造方法

• 作者: 伍临莉 谌章义
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 决策树 核 区分矩阵
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 48-51
• 分类号: TP312
• 字数: 3256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2011.02.012

摘要

在构造决策树的过程中,分类属性选择的标准直接影响分类的效果.本文基于粗糙集的理论,提出了在核中应用分类贡献函数来选择分类属性的新方法.利用UCI提供的数据集对该算法和基于信息熵的算法C4.5,以及基于加权平均粗糙度的决策树生成算法相比较.实验证明:用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较,复杂性低,且能有效提高分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谌章义	洛阳师范学院信息技术学院	11	24	3.0	4.0
2	伍临莉	洛阳师范学院信息技术学院	14	30	4.0	4.0