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两种产生模糊决策树的启发式比较(英文)
引用本文:王熙照,凌伟德.两种产生模糊决策树的启发式比较(英文)[J].河北大学学报(自然科学版),2000,20(1):1-6.
作者姓名:王熙照  凌伟德
作者单位:河北大学,数学系,河北,保定,071002
基金项目:This work is suppotred by Natural Science Foundation and Doctor Foundation of Hebei Province(698139)
摘    要:比较与分析了产生模糊决策树的两种启发式 :一种是广泛使用的最小模糊性 ,另一种是可能性分布的最小不可指定性。分析表明这两种启发式在很大程度上能得到同样的扩展属性 ,而且比较分析的结果也为如何在实际学习问题中选取合适的启发式提供了一些有用的信息。

关 键 词:机器学习  模糊示例学习  模糊决策树  启发式
文章编号:1000-1565(2000)01-0001-06
修稿时间:1999-06-06

A Comparison of Two Heuristics for Fuzzy Decision Tree Generation
WANG Xi-zhao,LING Wei-de.A Comparison of Two Heuristics for Fuzzy Decision Tree Generation[J].Journal of Hebei University (Natural Science Edition),2000,20(1):1-6.
Authors:WANG Xi-zhao  LING Wei-de
Institution:WANG Xi-zhao ,LING Wei-de ;(Department of Mathematics,Hebei University,Baoding 071002,China)
Abstract:The purpose of this paper is to compare two heuristics for fuzzy decision treegeneration.One heuristic is the fuzzy minimum entropy widely used in Fuzzy ID3-like algorithm while the other is the minimum uncertainty proposed in previously articles.The comparative result demonstrates the fact that the two heuristics are partially same in the respect of expandedattribute selection;and shows some useful guidelines to choose an appropriate heuristicfor a particular problem.
Keywords:machine learning  leaning from Fuzzy examples  Fuzzy decision trees  heuristics
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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