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基于决策协调度的最简决策树生成算法 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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