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基于粗糙集理论的决策树分类方法 被引量:9
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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
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