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苗夺谦,王珏.基于粗糙集的多变量决策树构造方法.软件学报,1997,8(6):425-431
基于粗糙集的多变量决策树构造方法
MODELING TEMPORAL SEMANTICS INFORMATION FOR NATURAL LANGUAGE
  修订日期:1996-07-08
DOI:
中文关键词:  粗糙集  单变量决策树  多变量决策树  归纳学习  属性的相对核
英文关键词:Rough sets  univariate decision tree  multivariate decision tree  inductive learning  relative core of attributes
基金项目:本文研究得到国家863高科技项目资助.
作者单位
苗夺谦 中国科学院自动化研究所人工智能实验室,北京,100080 
王珏 中国科学院自动化研究所人工智能实验室,北京,100080 
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中文摘要:
      本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,解决多变量检验中属性的选择问题.另外,定义了2个等价关系相对泛化的概念,并将它用于解决多变量检验的构造问题.通过一个例子,对本文提出的多变量决策树方法与著名的单变量决策树(ID3)方法进行了比较,结果表明前者比后者更简单.同时,对几种多变量决策树方法做了初步的对比分析.
英文摘要:
      In this paper,the core of condition attributes with respect to decision attributes in rough sets theory is used for selection of attributes in multivariate tests.A new concept of generalization of one equivalence relation with respect to another one is introduced and used for construction of multivariate tests.The comparison between multi-variate decision tree and univariate decision tree is done through an example.The results show that the former is more simple than the latter.The basic comparison among several multivariate decision trees iS fulfilled.
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