聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用

• 作者: 董玮 辛敏刚 陈桂芬 马丽
• 来源期刊: 中国农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 聚类 粗糙集 决策树 土壤评价 地力等级
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 土壤肥料·节水灌溉·农业生态环境
• 页码范围: 4833-4840
• 分类号: S158
• 语种: 中文
• DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2011.23.009

摘要

[目的]地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系.论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法.[方法]结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级.[结果]使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数；使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08％.与未聚类和未约简的方法相比,决策树结点个数减少41.62％.[结论]使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法的时间和空间复杂性,提高了挖掘效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈桂芬	吉林农业大学信息技术学院	135	899	16.0	23.0
2	马丽	吉林农业大学信息技术学院	31	247	9.0	15.0
3	董玮	吉林农业大学信息技术学院	2	38	2.0	2.0