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基于相似依赖度的属性加权决策树算法
引用本文:李萍,段富.基于相似依赖度的属性加权决策树算法[J].沈阳师范大学学报(自然科学版),2011,29(2):230-232.
作者姓名:李萍  段富
作者单位:1. 运城学院,计算机科学与技术系,山西,运城,044000
2. 太原理工大学,计算机与软件学院,太原,030024
基金项目:广东省自然科学基金资助项目
摘    要:粗糙集分析方法利用数据本身提供的信息,不需要任何先验知识即可对已有的知识进行处理,在保留关键信息的前提下,对数据进行简化并求得属性组合。在此基础上提出了一种基于相似依赖度的属性选择算法,从约简出的属性组合中选择与决策属性最为相似的核集,根据属性的相似依赖度作为决策树的加权值,从而建立决策树。通过对影响学生成绩因素的数据进行分析表明,所提出的算法是易于实施的,而且形成的决策树的准确率也有了一定的提高。

关 键 词:粗糙集  相对依赖度  属性约简  决策树

Application of the property reduction on relative dependence to decision tree
LI Ping,DUAN Fu.Application of the property reduction on relative dependence to decision tree[J].Journal of Shenyang Normal University: Nat Sci Ed,2011,29(2):230-232.
Authors:LI Ping  DUAN Fu
Institution:LI Ping1,DUAN Fu2(1.Department of Computer Science and Technology,Yuncheng College,Yuncheng 044000,China,2.College of Computer & Software,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China)
Abstract:Rough set can process on existing knowledge without any prior knowledge using data itself.It can simplify and get property combination on premise of critical information.On basis of this theory a feature selection algorithm based on relative dependence is proposed.It mainly choose the most similar property core to decision property from reduced properties.The most similar property combination is used to data mining for decision tree.The proposed algorithm is efficient and feasible by analysising these data,...
Keywords:rough set  relative dependence  property reduced  decision tree  
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