【摘 要】
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首先介绍了经典示例学习算法并且指出了经典算法中存在的一些缺陷和不足,分别分析了ID3算法、模糊ID3算法、基于不确定性算法存在的问题和造成这些劣势的原因. 其次,为了使归
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首先介绍了经典示例学习算法并且指出了经典算法中存在的一些缺陷和不足,分别分析了ID3算法、模糊ID3算法、基于不确定性算法存在的问题和造成这些劣势的原因. 其次,为了使归纳学习算法能够对连续值属性进行处理,对如何将这些实数值模糊化为若干由模糊子集代表的术语进行了研究.术语个数及隶属函数形式对以后学习的训练精度及算法的复杂性都有着重要影响.但还没有一种统一的隶属函数建立方法使得对任何(学习)问题的模糊化过程是最优的.目前的算法仍然是针对具体的问题进行的,给出了不同的最优隶属函数之确定方法;指出几种模糊化方法以及它们在不同类型的数据集上存在的优势. 最后,在模糊环境中对示例学习的最主要方法决策树归纳学习算法的理论、算法进行了深入研究,并对模糊示例学习算法进行了改进,提出了属性选择和基于属性值聚类的同类归并相结合的决策树归纳学习算法.学习的训练过程是依据一种信息增益的启发式进行搜索的.实验结果表明改进的算法比ID3的规模小且精度高.
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