一种新的应用变精度粗糙集的决策树构造方法

决策树分类方法是一种有效的数据挖掘分类方法,但在构造决策树的过程中,节点属性选择的标准直接影响分类的效果。对此,应用变精度粗糙集的理论提出了变精度决策分类熵和信息决策熵的概念,并把信息决策熵作为节点属性选择的标准。信息决策熵综合考虑了属性的当前分类能力和属性之间的依赖关系,克服了只突出属性分类能力的缺点。理论和实例分析结果表明:与经典的ID3决策树算法及其他算法相比,该算法能得到简洁高效的决策树。