一种基于粗糙集的决策树算法研究

决策树是一种有效的数据分类方法。粗糙集理论把知识和分类紧密联系起来,为处理不精确、不完全数据的分类问题提供了一种更符合人类认知的数学工具。提出了把后继节点的变精度加权平均粗糙度和值作为属性选择标准构造决策树的改进新算法。新算法用变精度代替近似精度,能有效地克服噪声数据在构造决策树过程中对刻画精度的影响,使生成的决策树复杂性降低,泛化能力更强。