应用分类贡献函数的决策树构造方法
谌章义
伍临莉
1.洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳,4710222.洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳,471022
摘要：在构造决策树的过程中,分类属性选择的标准直接影响分类的效果.本文基于粗糙集的理论,提出了在核中应用分类贡献函数来选择分类属性的新方法.利用UCI提供的数据集对该算法和基于信息熵的算法C4.5,以及基于加权平均粗糙度的决策树生成算法相比较.实验证明:用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较,复杂性低,且能有效提高分类效果.
关键词：粗糙集决策树核区分矩阵
分类号：TP312(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省自然科学基金项目(2009B520021)河南省科技攻关项目(102102210470)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-51 )
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