基于决策树归纳的规则提取算法

摘要：

利用粗糙集理论对属性进行约简,为从关系数据库中挖掘简洁的规则创造了条件.但从属性约简后的数据集中提取最简规则的问题仍是一个NP难题,一般借助于启发式算法.本文提出了一种新的基于决策树归纳的规则提取算法,算法结合了粗糙集的属性重要性和决策树ID3算法的优点,采用粗糙集理论中的属性重要性概念,通过建立树结构提取规则.算法可以避免面对NP难题,获得相对简单,甚至最简规则.

关键词： 决策树 粗糙集 属性重要性 规则提取算法

作者: 邓小文 罗林开

作者单位: 厦门大学计算机与信息工程学院自动化系,厦门,3610005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第16届全国计算机新科技与教育研讨会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 26-31

在线出版日期: 2005-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）