基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归纳

摘要：

ID3算法是典型的决策树归纳方法，它以信息增益作为选择扩展属性的标准，但是ID3算法倾向于选取取值较多的属性作为扩展属性。本文提出了一种基于粗糙集属性熵权依赖度的决策树归纳方法，该方法是完全数据驱动的，而且可以克服ID3算法的上述缺点，实验结果显示了该方法的有效性。

关键词： 粗糙集理论 属性依赖度 信息系统 决策树

作者: 翟俊海 白展燕 张素芳

作者单位: 河北大学数学与计算机学院 河北省机器学习与计算智能重点实验室 保定 071002 河北省信息工程学校计算机教研室 保定 071000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国Rough集与软计算、第四届中国Web智能、第四届中国粒计算联合会议

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 37-40

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）