文献类型：期刊文章

作　　者：谢志鹏[1] 张 卿[1] 刘宗田[2]

机构地区：[1]合肥工业大学微型计算机应用研究所,合肥230009 [2]上海大学计算机学院,上海201800

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助!(编号69985004).

年　　份：2000

卷　　号：36

期　　号：11

起止页码：26-28

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：决策树算法是一种采用分治策略的自顶向下的归纳算法,传统的决策树算法往往是基于信息论度量的.文章以粗糙集合理论中的区分观点为基础,提出了两种新型的属性选择判据：区分度和区分价值.实验结果表明,采用区分价值的属性选择策略所生成的决策树要明显优于基于熵的属性选择策略.

关 键 词：决策树 粗糙集合理论 学习算法 知识发现

分 类 号：O225] TP18[数学类]