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在构造决策树的过程中，分离属性的选择方法直接影响着分类效果。采用粗糙集理论中决策协调度为分离属性的标准，提出条件确定度概念，并以此来控制树的增长。实例表明，与基于信息熵的ID3算法相比，该方法无需进行属性约简就可以得到复杂性较低的决策树，且能有效提高分类效果。
基于决策协调度的最简决策树生成算法
【摘 要】
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在构造决策树的过程中，分离属性的选择方法直接影响着分类效果。采用粗糙集理论中决策协调度为分离属性的标准，提出条件确定度概念，并以此来控制树的增长。实例表明，与基于信息熵
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2008年5期
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