| 基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化 |
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| 引用本文： | 艾丽军,占传杰,熊镇山.基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化[J].盐城工学院学报(自然科学版),2004,17(3):30-33. |
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| 作者姓名： | 艾丽军 占传杰 熊镇山 |
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| 作者单位： | 南昌大学,计算机与信息学院,江西,南昌,330029 |
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| 摘 要： | Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。
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| 关 键 词： | Rough集 属性约筒 判定树 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1671-5322(2004)03-0030-04 |
| 修稿时间： | 2004年6月9日 |
Rough set based to simplify the decision tree class algorithm |
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| AI Li-jun,ZHAN Chuan-jie,XIONG Zhen-shan.Rough set based to simplify the decision tree class algorithm[J].Journal of Yancheng Institute of Technology(Natural Science Edition),2004,17(3):30-33. |
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| Authors: | AI Li-jun ZHAN Chuan-jie XIONG Zhen-shan |
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| Institution: | College of Computer Science and Information, Nanchang University, Jiangxi Nanchang 330029,China |
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| Abstract: | Rough Set theory is a new mathematical method to deal with imprecise incomplete and inconsistent data. It can mine default rules efficiently and effectively from decision table. In this paper, we introduce attribute reduction based on Rough sets into decision tree class algorism to simplify the process of data mining. |
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| Keywords: | Rough Set attribute reduction decision tree data mining |
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