文献类型：期刊文章

作　　者：吴成东[1] 许可[2] 韩中华[2] 裴涛[2]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳110168

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：科技部国际合作重点项目(2003DF020009)

年　　份：2006

卷　　号：27

期　　号：5

起止页码：481-484

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20062910013870)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·

关 键 词：粗糙集 决策树 数据离散化 数据挖掘 谱系聚类 属性约简

分 类 号：TP391]