昆明理工大学学报（理工版）
昆明理工大學學報（理工版）
곤명리공대학학보（리공판）
JOURNAL OF KUNMING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY（SCIENCE AND TECHNOLOGY）
2009年
2期
95-97
,共3页
决策树%粗糙集%机器学习
決策樹%粗糙集%機器學習
결책수%조조집%궤기학습
在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法,把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造,在算法形成的过程中提出抑制因子,对决策树进行修剪,避免了先生成决策树再修剪的繁琐步骤,且在每次划分时对条件属性值和决策属性值进行匹配考察,避免不必要的计算,进一步提高了算法速度.
在粗糙集理論的基礎上提齣瞭一種新的決策樹算法,把粗糙集中的近似分類精度及決策規則的確定性因子應用于決策樹的構造,在算法形成的過程中提齣抑製因子,對決策樹進行脩剪,避免瞭先生成決策樹再脩剪的繁瑣步驟,且在每次劃分時對條件屬性值和決策屬性值進行匹配攷察,避免不必要的計算,進一步提高瞭算法速度.
재조조집이론적기출상제출료일충신적결책수산법,파조조집중적근사분류정도급결책규칙적학정성인자응용우결책수적구조,재산법형성적과정중제출억제인자,대결책수진행수전,피면료선생성결책수재수전적번쇄보취,차재매차화분시대조건속성치화결책속성치진행필배고찰,피면불필요적계산,진일보제고료산법속도.
