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基于知识粗糙度的多变量决策树的构建
引用本文:沙慧新,叶东毅.基于知识粗糙度的多变量决策树的构建[J].福州大学学报(自然科学版),2004,32(2):138-141.
作者姓名:沙慧新  叶东毅
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
基金项目:福建省自然科学基金资助项目(A0310011),福建省教育厅科技资助项目(JA03004),福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24).
摘    要:提出了一种基于粗糙集中知识粗糙度的构建多变量决策树的算法.基本思想是,在选择了核属性作为决策树的根节点后,将选择知识粗糙度最小的那个条件属性作为下一个分枝结点的检验属性.

关 键 词:知识粗糙度    多变量决策树  信息熵
文章编号:1000-2243(2004)02-0138-04
修稿时间:2003年9月5日

A knowledge roughness based approach to multivariate decision tree construction
SHA Hui-xin,YE Dong-yi.A knowledge roughness based approach to multivariate decision tree construction[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2004,32(2):138-141.
Authors:SHA Hui-xin  YE Dong-yi
Institution:(College of Mathematic and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350002, China)
Abstract:We propose a new approach to multivariate decision tree construction based on knowledge roughness in rough set instead of information entropy as usual. The basic idea is that, after selecting core attributes as the root of the decision tree, a branching node will then be generated if the corresponding condition attribute provides the smallest knowledge roughness.
Keywords:knowledge roughness  core  multivariate decision tree  information entropy
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