河南省自然科学基金(2010A520030)
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
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- 增量式的多变量决策树构造算法研究被引量：1
- 2011年
- 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矛盾,即条件属性相匹配,而决策属性不匹配的情况,计算条件属性相对于决策属性的核,如果核不为空,则计算核相对于决策属性的相对泛化,根据不同的结果形成不同的子集,最终形成不同的决策树分支。该算法很好地避免了在处理增量数据集时,不断重构决策树。实例证明该算法的正确性,对处理小增量数据集具有良好的性能。
- 常志玲张晓玲
- 关键词：增量式学习多变量决策树粗糙集
