文献类型：期刊文章

作　　者：陈家俊[1] 苏守宝[1] 徐华丽[1]

机构地区：[1]皖西学院信息工程学院,安徽六安237012

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61075049);安徽高校自然科学研究项目(KJ2010B470)

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：12

起止页码：3243-3246

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对经典决策树算法构造的决策树结构复杂、缺乏对噪声数据适应能力等局限性,基于多尺度粗糙集模型提出一种新的决策树构造算法。算法引入尺度变量和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,使用抑制因子对决策树进行修剪,有效地去除了噪声规则。结果表明该算法构造的决策树简单有效,对噪声数据有一定的抗干扰性,且能满足不同用户对决策精度的要求。

关 键 词：决策树 多尺度粗糙集模型  近似分类精度  抑制因子  噪声数据

分 类 号：TP18] TP311.13]