| Rough集中属性分类贡献能力综合测度研究 |
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| 引用本文： | 乔梅,韩文秀.Rough集中属性分类贡献能力综合测度研究[J].系统工程学报,2006,21(5):508-514. |
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| 作者姓名： | 乔梅 韩文秀 |
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| 作者单位： | 1. 天津理工大学计算机系,天津,300191
2. 天津大学管理学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 天津市教委高校科技发展基金资助项目(020714)，天津理工大学科技发展基金资助项目(LG03029) |
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| 摘 要： | 针对Rough集中刻画属性分类能力的测度正区域等仅能反映属性可辨识对象集大小,不能反映属性对样本的划分状况影响分类的其它因素的问题,提出了Rough集中度量属性分类贡献能力的综合测度———属性分类粗糙度,对其特性进行了分析,给出了用该测度以及信息增益等分别作为决策树算法选择属性的启发式对UCI几个数据集的挖掘结果.理论分析和实验表明,属性分类粗糙度更全面地刻画了属性对分类的综合贡献能力,且具有计算更为简单等特点.
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| 关 键 词： | Rough集 属性分类粗糙度 决策树 分类 测度 |
| 文章编号： | 1000-5781（2006）05-0508-07 |
| 收稿时间： | 2005-03-25 |
| 修稿时间： | 2005-03-252005-12-16 |
Research on syntheses measure of attribute classification contribution ability in rough set |
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| QIAO Mei,HAN Wen-xiu.Research on syntheses measure of attribute classification contribution ability in rough set[J].Journal of Systems Engineering,2006,21(5):508-514. |
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| Authors: | QIAO Mei HAN Wen-xiu |
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| Institution: | 1. Department of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300191, China; 2. School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rough set attribute classification rough degree decision tree classification measure |
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