单边三角形模糊数属性决策树学习算法  

On the Handing of One-side-Triangle-Fuzzy-Number-Valued Attributes in Decision Tree Generation

作　　者：李华[1] 王丽英[1] 段晓恒 

机构地区：[1]石家庄铁道学院数理系,河北石家庄050043 [2]核工业第四研究设计院,河北石家庄050021

出　　处：《南华大学学报（自然科学版）》2007年第3期81-83,88,共4页Journal of University of South China：Science and Technology

摘　　要：通过定义单边三角形模糊数空间上的一种全序关系,提出了属性取值为单边三角形模糊数的决策树学习算法.作为ID3算法在单边三角形模糊数意义下的推广,算法通过一种分割信息熵的极小化来选取扩展属性.通过非平稳割点的分析,减少了分割信息的计算次数,使算法的效率得到了提高.The paper defines a total order on one-side triangular fuzzy numbers,then presents rules of learning algorithm,that is,one-side decision trees or rules using the information entropy minimization heuristic.The result serves to give a better understanding of the entropy measure,to point out that the behavior of the information entropy heuristic is desirable,and to improve the efficiency of evaluating attributes,for cutting value selection.

关 键 词：机器学习 归纳学习 单边三角形模糊数 决策树 类信息熵极小 

分 类 号：O159[理学—数学]