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在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法，把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造，在算法形成的过程中提出抑制因子，对决策树进行修剪，避免了先生成决策树再修剪的繁琐步骤，且在每次划分时对条件属性值和决策属性值进行匹配考察，避免不必要的计算，进一步提高了算法速度．
基于粗糙集的决策树优化算法
【摘 要】
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在粗糙集理论的基础上提出了一种新的决策树算法，把粗糙集中的近似分类精度及决策规则的确定性因子应用于决策树的构造，在算法形成的过程中提出抑制因子，对决策树进行修剪，避免了
【机 构】
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昆明理工大学理学院
【出 处】
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昆明理工大学学报(理工版)
【发表日期】
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2009年2期
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