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一种基于模糊化决策树的分类算法
引用本文:李凤,柴迎春,谷云东,李洪兴. 一种基于模糊化决策树的分类算法[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2004, 40(5): 582-587
作者姓名:李凤  柴迎春  谷云东  李洪兴
作者单位:北京师范大学数学系,100875,北京;冶金自动化研究设计院研发中心,100071,北京
基金项目:国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研项目,教育部科学技术基金,国家重点基础研究发展计划(973计划)
摘    要:提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.

关 键 词:分类算法  决策树  决策树的模糊化  分类规则的模糊化  近似推理
修稿时间:2004-04-30

A CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON FUZZY DECISION TREE
Li Feng ) Chai Yingchun ) Gu Yundong ) Li Hongxing ). A CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON FUZZY DECISION TREE[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2004, 40(5): 582-587
Authors:Li Feng ) Chai Yingchun ) Gu Yundong ) Li Hongxing )
Affiliation:Li Feng 1) Chai Yingchun 2) Gu Yundong 1) Li Hongxing 1)
Abstract:
Keywords:classification algorithm  decision tree  fuzzification of decision tree  fuzzification of classification rules  approximate reasoning
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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