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题名一种基于变精度粗糙集的C4.5决策树改进算法
被引量：12
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作者
刘兴文
王典洪
陈分雄
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机构
中国地质大学
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第10期3649-3651,共3页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2010CDB04203)
国家教育部长江三峡库区地质灾害研究中心开放基金资助课题(TGRC201018)
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文摘
针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,同时对噪声有一定的抑制能力。此外还针对两个或两个以上属性的近似分类质量相等的特殊情形,给出了如何选择最优的分类属性作为节点的方法。实验结果证明,该算法构造的决策树在分类精度和规模上均优于C4.5算法。
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关键词
数据挖掘
决策树
信息增益率
C4.5算法
粗糙集
变精度粗糙集
近似分类质量
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Keywords
data mining
decision trees
information gain ratio
C4.5 algorithm
rough set
variable precision rough set（VPRS）
approximate quality of classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名变精度粗糙集模型中β参数范围的确定
被引量：6
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作者
刘妍琼
钟波
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机构
湖南理工学院数学系
中南大学商学院
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出处
《湖南理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2008年第1期11-13,共3页
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文摘
正确分类率β是变精度粗糙集模型中重要的参数之一.针对变精度粗糙集中β参数的确定缺乏可预见性的问题,提出了在确定近似分类质量γ下β取值范围的确定方法.首先在选取特定β值的情况下,根据约简条件求取所有β约简;然后在近似分类质量保持不变的前提下,确定β参数的取值范围;最后通过一个算例验证了该方法的有效性.
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关键词
变精度粗糙集
近似分类质量
β约简
β参数
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Keywords
variable precision rough sets
approximate quality of classification
β reduction
β parameter
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分类号
O159
[理学—数学]
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题名基于VPRS的ID3算法改进
被引量：4
- 3
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作者
张瑞玲
都彦格
张克勇
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机构
洛阳师范学院计算机科学系
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出处
《陕西理工学院学报（自然科学版）》
2007年第3期38-41,54,共5页
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基金
河南省教育厅自然科学研究资助项目(2006520010)
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文摘
在变精度粗糙集模型的基础上,通过定义近似分类质量来对条件属性进行选择,在ID3算法的基础上生成决策树,实现了对ID3算法的改进,使分类速度加快,并且有效地解决了含噪数据的分类问题。
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关键词
变精度粗糙集
ID3算法
近似分类质量
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Keywords
variable precision rough set
ID3 algorithms
approximate quality of classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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