【摘 要】
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决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 太原 030006
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第
七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念，并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中，得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上，利用双向的有序互信息生成不同的决策树，再集成其分类规则得到最后的决策结果，实验数据表明，相对于单向的有序分类树，此算法可以提高分类准确率，缩短分类规则的长度.
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