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基于粗集的混合变量决策树构造算法研究 被引量：5
1
作者 胡学钢 张冬艳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期257-260,共4页
文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HA... 文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HACRs进行实验比较,结果表明该算法有良好性能。 展开更多
关键词 单变量决策树 多变量决策树 粗糙集合 归纳学习
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基于总线桥协议的异构机群并行虚拟机的构造 被引量：6
2
作者 金利杰 张建军 李未 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第6期417-424,共8页
ＢＢＰ＿ＰＶＭ是为北京航空航天大学计算机系基于总线桥协议的异构可扩展并行计算机群系统ＢＢＰ＿ＳＰＣ（ｂｕｓｂｒｉｄｇｅｐｒｏｔｏｃｏｌ－ｓｃａｌａｂｌｅｐａｒａｌｅｌｃｏｍｐｕｔｅｒ）研制的ＰＶＭ版本．ＢＢＰ＿ＰＶＭ... ＢＢＰ＿ＰＶＭ是为北京航空航天大学计算机系基于总线桥协议的异构可扩展并行计算机群系统ＢＢＰ＿ＳＰＣ（ｂｕｓｂｒｉｄｇｅｐｒｏｔｏｃｏｌ－ｓｃａｌａｂｌｅｐａｒａｌｅｌｃｏｍｐｕｔｅｒ）研制的ＰＶＭ版本．ＢＢＰ＿ＰＶＭ以总线桥多机互联协议的消息传递层子协议（ＢＢＰ＿ＭＰＬ）为虚拟机内各处理机间的通讯协议．ＢＢＰ＿ＭＰＬ是在ＢＢＰ可靠链路的基础上实现的精简和可靠的机间通讯协议，ＢＢＰ＿ＭＰＬ的采用有效地降低了通讯过程中报文应答、重发和动态缓冲区管理的开销．ＢＢＰ＿ＰＶＭ与ＰＶＭ３．３．４及其以上版本兼容． 展开更多
关键词 可扩展 并行计算机群 并行虚拟机 总线桥协议
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基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析 被引量：5
3
作者 黄俊南 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2015年第1期4-9,共6页
利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决... 利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。 展开更多
关键词 单变量决策树 多变量决策树 决策表 集合运算 逻辑运算
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基于主成分分析的多变量决策树构造方法 被引量：5
4
作者 赵翔 刘同明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第9期37-38,共2页
大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。针对以上两点,提出了一种基于主成分分析的多变量决策树构造方法,提取信息系统中的若干主成分... 大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。针对以上两点,提出了一种基于主成分分析的多变量决策树构造方法,提取信息系统中的若干主成分来构造决策树。实验结果表明,这是一种操作简单,效率很高的决策树生成方法。 展开更多
关键词 数据挖掘 单变量决策树 多变量决策树 主成分分析
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基于决策类划分的新型多变量决策树算法 被引量：4
5
作者 黄俊南 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期6-12,共7页
基于不可分辨关系、复合运算、集合运算和逻辑运算等集合论概念,构造一种新型的多变量决策树算法。该算法包括5个步骤:依据决策属性值划分出决策类;利用决策类之间条件属性集相交判断二义性条件属性值;利用决策类各条件属性值域的不同... 基于不可分辨关系、复合运算、集合运算和逻辑运算等集合论概念,构造一种新型的多变量决策树算法。该算法包括5个步骤:依据决策属性值划分出决策类;利用决策类之间条件属性集相交判断二义性条件属性值;利用决策类各条件属性值域的不同判断独立决策条件属性值;利用决策类自身条件属性集进行复合运算,获得多变量决策方法;使用或运算符(∨)连接各个部分的决策规则以取得完整的决策规则。以决策树典型训练集(气象信息系统)为例进行验证,其结果表明,该算法行之有效。通过时间复杂度的分析结果表明,该算法较之粗糙集算法更优,而且不亚于ID3算法。 展开更多
关键词 单变量决策树 多变量决策树 决策表 集合运算 逻辑运算
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基于知识粗糙度的混合变量决策树生成方法 被引量：2
6
作者 路红梅 胡学钢 《计算机技术与发展》 2008年第1期56-58,62,共4页
单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用,构造的决策树往往规模较大。多变量决策树能较好地反映属性间的关系,得到非常简单的决策树,但使构造的决策树难以理解。针对以上两种决策树特点,提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的... 单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用,构造的决策树往往规模较大。多变量决策树能较好地反映属性间的关系,得到非常简单的决策树,但使构造的决策树难以理解。针对以上两种决策树特点,提出了基于知识粗糙度的混合变量决策树的构造方法,选择知识粗糙度较小的分类属性来构造决策树。实验结果表明,这是一种操作简单、效率很高的决策树生成方法。 展开更多
关键词 粗糙集 知识粗糙度 单变量决策树 多变量决策树 混合变量决策树
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基于单变量决策树的网络故障诊断方法
7
作者 王妍妍 王艳宁 王敏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第22期5414-5416,共3页
在网络故障诊断系统中,利用粗糙集理论约简反映网络信息的MIB变量,得出最有利于分类的变量集合。通过对约简结果构造单变量决策树的方法提取相应的决策规则,判断网络故障类型。实验结果表明,决策树构造方法简单,且提取出来的规则以决策... 在网络故障诊断系统中,利用粗糙集理论约简反映网络信息的MIB变量,得出最有利于分类的变量集合。通过对约简结果构造单变量决策树的方法提取相应的决策规则,判断网络故障类型。实验结果表明,决策树构造方法简单,且提取出来的规则以决策树形式表示,规则易于理解、网络故障诊断效率较高。 展开更多
关键词 粗糙集 网络故障 管理信息库 约简 单变量决策树
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基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树 被引量：1
8
作者 张宇 包研科 邵良杉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1018-1022,共5页
现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树,但其训练时间却高于单变量决策树,使得现有的多变量决策树不适用于快速响应的分类任务。针对现有多变量决策树训练时间高的问题,提出了基于信息熵和几何轮廓相似... 现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树,但其训练时间却高于单变量决策树,使得现有的多变量决策树不适用于快速响应的分类任务。针对现有多变量决策树训练时间高的问题,提出了基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树(IEMDT)。该算法利用几何轮廓相似度函数的一对一映射特性,将n维空间样本点投影到一维空间的数轴上,进而形成有序的投影点集合;然后通过类别边界和信息增益计算最优分割点集,将有序投影点集合划分为多个子集;接着分别对每个子集继续投影分割,最终生成决策树。在八个数据集上的实验结果表明,IEMDT具有较低的训练时间,并且具有较高的分类准确性。 展开更多
关键词 多变量决策树 分类 单变量决策树 几何轮廓相似度 信息增益
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一种新的基于粗糙集构造决策树的方法 被引量：1
9
作者 张云雷 周军 刘海霞 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期95-97,共3页
单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长... 单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长该节点,如此就有效地避免了划分过细的问题。通过实验说明,该算法比传统的ID3算法生成的决策树更简单、更易于理解、抗噪声能力更强。 展开更多
关键词 单变量决策树 多变量决策树 加权粗糙度 类别因子 相对核
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