期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于粗糙集理论的决策树分类方法 被引量:9
1
作者 邹瑞芝 罗可 曾正良 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第10期112-114,共3页
决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说... 决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。 展开更多
关键词 粗糙集 决策树 近似精确度 悲观剪枝
下载PDF
一种改进的基于粗糙集理论的决策树分类算法 被引量:3
2
作者 李晨 闫芬 +1 位作者 赵勇 周卫红 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第6期462-465,共4页
提出一种基于粗糙集理论的决策树分类算法.首先,将核属性集中的核属性进行合取后加入析取变换,实现属性约简;其次,在决策树构造阶段,对各条件属性分别求其上下近似集,进而得到各属性的近似精度.选择近似精度最大的属性作为决策树的根结... 提出一种基于粗糙集理论的决策树分类算法.首先,将核属性集中的核属性进行合取后加入析取变换,实现属性约简;其次,在决策树构造阶段,对各条件属性分别求其上下近似集,进而得到各属性的近似精度.选择近似精度最大的属性作为决策树的根结点,以此方法递归应用到各子树上来选择决策树的结点并实现决策树的剪枝.实例分析表明,改进的算法提高了决策树方法的效率. 展开更多
关键词 决策树 属性约简 粗糙集 近似精确度
下载PDF
基于粗糙集的一种分类算法
3
作者 韦景依 杨景 《科教导刊》 2011年第6期95-97,共3页
决策树方法是一种常用的数据挖掘方法.本文提出了一种基于粗糙集理论的决策树算法.首先,将粗糙集理论应用到数据预处理阶段从而实现属性约简;然后,利用粗糙集理论中的近似精确度来选择决策树中的结点.本文提到的算法提高了决策树方法的... 决策树方法是一种常用的数据挖掘方法.本文提出了一种基于粗糙集理论的决策树算法.首先,将粗糙集理论应用到数据预处理阶段从而实现属性约简;然后,利用粗糙集理论中的近似精确度来选择决策树中的结点.本文提到的算法提高了决策树方法的效率. 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 属性约简 粗糙集 近似精确度
下载PDF
An upper bound for the adiabatic approximation error 被引量:4
4
作者 WANG WenHua GUO ZhiHua CAO HuaiXin 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2014年第2期218-224,共7页
In this paper, we derive an upper bound for the adiabatic approximation error, which is the distance between the exact solution to a Schrodinger equation and the adiabatic approximation solution. As an application, we... In this paper, we derive an upper bound for the adiabatic approximation error, which is the distance between the exact solution to a Schrodinger equation and the adiabatic approximation solution. As an application, we obtain an upper bound for 1 minus the fidelity of the exact solution and the adiabatic approximation solution to a SchrOdinger equation. 展开更多
关键词 upper bound ERROR adiabatic approximation
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部