基于粗糙集理論的決策樹分類算法與應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、鑒于目前很多決策樹分類算法不能有效地處理連續(xù)屬性和缺失值,本文對基于粗糙集理論的決策樹分類算法進(jìn)行了研究,研究的目的是構(gòu)造具有較高分類精度的決策樹、使決策樹分類算法能有效地處理連續(xù)屬性和缺失值。為了達(dá)到研究的目的,對基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法和基于粗糙集理論的決策樹構(gòu)造算法進(jìn)行了研究:針對目前不完備決策表的離散化算法較少,提出了一種基于屬性重要性的離散化算法的改進(jìn)算法;針對ROUSTIDA算法的一些缺陷,提出了一種ROUSTIDA算

2、法的改進(jìn)算法;提出了一種基于粗糙集理論的決策樹構(gòu)造算法,該算法以屬性重要性和近似分類的精度作為構(gòu)造決策樹的屬性選擇度量。
　　 在本文采用的算法和提出的算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于粗糙集理論的決策樹分類算法,該分類算法包括三個主要步驟:讀取樣本集并對樣本集進(jìn)行預(yù)處理,采用基于粗糙集理論的決策樹構(gòu)造算法構(gòu)造決策樹,采用PEP方法對決策樹剪枝。該分類算法能有效地處理連續(xù)屬性和缺失值,能構(gòu)造出分類精度較高的決策樹,通過實驗驗證了該分類

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