基于粗糙集的决策树分类算法

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在数据挖掘领域中,决策树模型是最常用的一种分类模型。目前大多数决策树模型都使用单变量属性做为检验属性,单变量决策树存在树的规模大、分类规则复杂不易理解等问题。本文对决策树算法和粗糙集的一些基本理论进行了分析,在此基础上,提出了一种基于粗糙集理论的多变量决策树的构建算法。该算法首先利用粗糙集理论对条件属性间的关联关系进行了描述,进而对属性进行了初步的聚类,然后根据条件属性对决策属性分类的贡献程度进一步详细聚类,将得到的聚类做为新的检验属性。在构造决策树的过程中,使用变精度加权粗糙度做为选择检验属性的度量标准,并提出了一种新的分支合并方法,对分支进行合并。通过对UCI数据集的仿真实验表明,该算法与传统的单变量ID3算法相比,得到的决策树更简单,同样具有较好的分类效果,并且得到的规则更容易被理解。
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