| 应用分类贡献函数的决策树构造方法 |
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| 引用本文： | 谌章义,伍临莉. 应用分类贡献函数的决策树构造方法[J]. 河南科技大学学报(自然科学版), 2011, 32(2): 48-51,110 |
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| 作者姓名： | 谌章义 伍临莉 |
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| 作者单位： | 洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳,471022 |
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| 基金项目： | 河南省自然科学基金项目(2009B520021); 河南省科技攻关项目(102102210470) |
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| 摘 要： | 在构造决策树的过程中,分类属性选择的标准直接影响分类的效果。本文基于粗糙集的理论,提出了在核中应用分类贡献函数来选择分类属性的新方法。利用UCI提供的数据集对该算法和基于信息熵的算法C4.5,以及基于加权平均粗糙度的决策树生成算法相比较。实验证明:用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较,复杂性低,且能有效提高分类效果。
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| 关 键 词： | 粗糙集 决策树 核 区分矩阵 |
Construction of Decision Tree by Classification Contribution Function |
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| SHEN Zhang-Yi,WU Lin-Li. Construction of Decision Tree by Classification Contribution Function[J]. Journal of Henan University of Science & Technology:Natural Science, 2011, 32(2): 48-51,110 |
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| Authors: | SHEN Zhang-Yi WU Lin-Li |
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| Affiliation: | SHEN Zhang-Yi,WU Lin-Li(Academy of Information Technology,Luoyang Normal University,Luoyang 471022,China) |
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| Abstract: | In the process of constructing a decision tree,the selecting criteria of classification attributes directly affect the classification.Based on rough sets theory,this paper presented a new method that applied the classification contribution function as the criteria for choosing attributes in the core of attributes.The experiments show that,compared with the entropy based C4.5 and weighted mean roughness,the new method that utilizes classification contribution function can get simpler decision tree and improv... |
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| Keywords: | Rough set Decision tree Core Discernibility matrix |
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