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1.
决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法.在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法.该算法具有较大的灵活性.能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性.避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率.最后,实例验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
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常志玲 《洛阳师范学院学报》2011,30(5):74-77
应用粗糙集理论,提出了一种新的多变量决策树构造算法.该算法以核相对于决策类的泛化来划分样本集,如果所划分子集的样本存在不一致决策类并且未用于划分的属性为空时,试探着分别把该子集和一致性子集合并,计算各合并子集的条件类对决策类的确定性程度,选择确定性程度大的作为同一子集,并用一致性子集的类标号进行标示.和苗夺谦提出的多变量决策树算法比较,本算法充分考虑了训练集中的噪声数据,允许在构造决策树的过程中划入正域的实例类别存在一定的不一致性,可简化生成的决策树,提高决策树的泛化能力. 相似文献
3.
为了提高C4.5决策树算法的有效性,提出一种改进的C4.5决策树算法。结合粗糙集理论的属性约简算法和Fayyad边界点判定定理,对C4.5算法进行了改进,利用UCI数据集进行了实验。结果表明,改进的C4.5算法不仅提高了准确率,而且缩小了决策树规模,减少了分类时间。 相似文献
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决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。 相似文献
6.
决策树是一种重要的分类方法.本文分析了单变量决策树和多变量决策树的不足,提出一种基于核属性的决策树构造算法,该算法根据核属性存在的不同情况,选择结点的分裂属性.所创建的决策树规模适中,导出的规则简洁、支持度高.实验结果分析表明,该方法是有效的。 相似文献
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基于ID3算法的决策树研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在ID3算法的基础上,提出了一个在决策树各级节点上,以信息增益作为节点属性选择的标准,对每个非叶节点进行了测试类聚,并将例子集分成不同子集,实现了决策树创建和相应规则的生成新算法.实验结果表明该实现方法是正确和高效的. 相似文献
8.
作者基于模糊粗糙集理论,利用模糊等价关系、模糊上下近似,去除模糊信息系统的冗余属性,找出模糊信息系统的约简,然后利用模糊ID3算法,生成模糊决策树,产生一组模糊规则,实验结果证明了这种方法的有效性. 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):29-38
粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论. 相似文献
10.
当前,数据挖掘已经成为信息业最引人注目的几项IT技术之一.决策树方法作为目前推广最深的数据挖掘模型之一,已创造出众多的不同算法.本文从ID3算法的缺点出发,根据粗糙集理论完成了对ID3算法的改进,为建立决策树分析模型奠定了基础. 相似文献