基于模糊度的决策树生成算法

• 作者: 罗秋瑾
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊粗糙集 模糊决策树 模糊依赖度 扩展属性 模糊粗糙度
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 285-288
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2019.03.014

摘要

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目前,典型的算法中通常利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的依据,但是这个依赖函数不具备单调性,从而导致算法有不收敛的可能,基于这个问题,给出了模糊度的定义,重新定义了模糊依赖度和模糊粗糙度,选择模糊依赖度最大的条件属性作为根结点;然后,使用模糊粗糙度作为叶子结点的终止条件;最后,通过实例说明了整个模糊决策树的归纳过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗秋瑾	云南财经大学统计与数学学院	9	15	2.0	3.0