检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吴艳艳[1]
机构地区:[1]华中科技大学工程计算与仿真研究所,湖北武汉430074
出 处:《计算机工程与科学》2004年第2期60-62,共3页Computer Engineering & Science
摘 要:决策树是一种重要的数据挖掘方法,本文将决策树的基本建树思想ID3算法与对象决策属性化简的粗集理论相结合,得到一种新型的决策树建树方法。通过实例证明了该方法的效率有所提高,使挖掘的效果更简单、更容易理解。Decision Trees is an important method for data mining. A new method of building a decision tree is given in this paper, which is based on the algorithm for ID3 and rough sets. This paper also improves its efficiency with an example and gives a rule reduction method to make the results succinct and easy-to-understand.
关 键 词:粗集 决策树 数据挖掘 ID3算法 知识表达系统
分 类 号:TP311.131[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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