基于粗糙集的決策樹(shù)算法由于粒化沖突與噪聲影響容易導(dǎo)致特征選擇的失效。提出屬性純度并結(jié)合屬性依賴度來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)歸納算法。采用統(tǒng)計(jì)集成策略來(lái)建立屬性純度,表示決策分類(lèi)關(guān)于條件分類(lèi)的識(shí)別性,并用于相應(yīng)的屬性特征選擇;分析屬性純度與屬性依賴度的同質(zhì)性和異態(tài)性,采用先屬性依賴度后屬性純度選擇節(jié)點(diǎn)的方法,改進(jìn)基于粗糙集的決策樹(shù)算法。決策表例分析與數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比均表明所提算法的有效性與改進(jìn)性。

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