基于多尺度粗糙集模型的决策树优化算法

• 作者: 徐华丽 苏守宝 陈家俊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 多尺度粗糙集模型 近似分类精度 抑制因子 噪声数据
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 3243-3246
• 分类号: TP18|TP311.13
• 字数: 4720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03243

摘要

针对经典决策树算法构造的决策树结构复杂、缺乏对噪声数据适应能力等局限性,基于多尺度粗糙集模型提出一种新的决策树构造算法.算法引入尺度变量和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,使用抑制因子对决策树进行修剪,有效地去除了噪声规则.结果表明该算法构造的决策树简单有效,对噪声数据有一定的抗干扰性,且能满足不同用户对决策精度的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏守宝	皖西学院信息工程学院	49	398	12.0	17.0
2	陈家俊	皖西学院信息工程学院	17	61	5.0	7.0
3	徐华丽	皖西学院信息工程学院	21	133	5.0	11.0