多变量决策树相关论文
航班延误的问题在许多国家地区普遍存在。伴随着航空事业的飞速发展,航班数量越来越多,延误的比例却越来越高。传统的航班延误预测......
在机器学习领域的分类问题中,对于待分类的样例,当我们用于判断其类别的属性个数很多时,用传统的分类算法建立分类器,消耗较多的计......
决策树是一种以智能化方式进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于人工智能等领域。其中单调分类算法可以解决属性和标签值具......
该文针对Rough Set理论中属性约简和值约简这两个重要问题进行了研究,提出了一种借助于可辨识矩阵(discernibility matrix)和数学......
期刊
文章提出了一种基于属性重要度的多变量决策树的构造算法。基本思想是将等价关系相对泛化的概念用于多变量检验的构造,在单变量结......
噪声数据降低了多变量决策树的生成效率和模型质量,目前主要采用针对叶节点的剪枝策略来消除噪声数据的影响,而对决策树生成过程中......
大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往......
基于不可分辨关系、复合运算、集合运算和逻辑运算等集合论概念，构造一种新型的多变量决策树算法。该算法包括5个步骤：依据决策属性......
单变量的决策树算法造成树的规模庞大，规则复杂，不易理解。本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法，提出了一种新的多变量决......
单变量决策树难以反映信息系统属性间的关联作用，构造的决策树往往规模较大。多变量决策树能较好地反映属性间的关系，得到非常简单的......
针对增量数据集,结合粗糙集理论和多变量决策树的优点,给出了增量式的多变量决策树构造算法。该算法针对新增样本与已有规则集产生......
首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分......
决策树是一种重要的分类方法．本文分析了单变量决策树和多变量决策树的不足，提出一种基于核属性的决策树构造算法，该算法根据核属性存......
决策树是数据挖掘中常用的分类技术，其生成的规则便于决策者理解和应用。然而面对较多的属性且含有冗余和噪声属性的记录集生成的决......
心电图是诊断心血管疾病的重要依据，论文提出了基于粗糙集的多变量决策树在分类诊断中的应用，并以窦性心率失常为例创建了多变量决策......
本文介绍了一种基于粗糙集理论来构建变压器故障诊断多变量决策树的算法。该方法选择变压器故障决策表的相对于决策属性的范化作为......
单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的......
作为成功的旅行的基础,旅游线路的设计日益受到重视。本文在对旅游线路设计方法进行分析研究的基础之上,依据应用实际,通过改进原......
为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树......
应用粗糙集理论，提出了一种新的多变量决策树构造算法．该算法以核相对于决策类的泛化来划分样本集，如果所划分子集的样本存在不一致决......
根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高......
在网络故障诊断系统中,可以用粗糙集理论约简网络信息M IB变量,从而求出最有利于分类的变量集合。提出了首先约简信息表,并构造多......
利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量......
详细介绍了利用粗糙集的基本理论构造变压器的多变量故障决策树的具体过程,考虑了属性间的关联性,避免了生成决策树时故障特征的重......
为了使构造的决策树更简单，规则更容易被理解且精度更高，文章基于粗糙集理论提出了一种对属性约简及泛化的多变量决策树算法。该方法......
采用决策树方法建立变压器故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的故障样本,且能够从样本中学习知识并简化知识,具有较好的......
随着全球一体化进程的加快,我国汽车行业将面临激烈的竞争。在汽车拥有量持续增长的情况下,汽车售后服务市场也在不断完善。然而,......
不完备信息系统也有很多有用信息，可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多，如比较有影响的ID3算法......
利用粗糙集中决策表的分明矩阵选择多变量决策树的根属性，把信息熵研究属性约简过程中的理论用于节点属性检验和选择，实现多变量决策......
随着数据库技术的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,为帮助人们更好地利用这些数据进行决策和研究,提出了知识发现和数据挖......
针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多......
分布式数据流大数据中的类别边界不规则且易变,因此基于单变量决策树的集成分类器需要较大数量的基分类器才能准确地近似表达类别......
基于粗集理论和决策树方法,建立了交通事件持续时间的多变量决策树预测模型。通过分析交通事件的属性特点,运用粗集理论中的属性约......
本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核，解决多变量检验中属性的选择问题．另外，定义了２个等价关系相对泛化的概念，并将它用于......
该文针对RoughSet理论中属性约简和值约简这两个重要问题进行了研究，提出了一种借助于可辨识矩阵（discernibilitymatrix）和数学逻辑运......
期刊
现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树，但其训练时间却高于单变量决策树，使得现有的多变量决策树不......
利用研究区地物光谱曲线的光谱吸收指数、光谱斜率，光谱吸收深度等光谱特征参量建立多变量决策树，成功识别出白云母、方解石、绿泥石......
