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决策树是归纳学习的重要形式，建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性，本文针对ＩＤ３算法对属性间的相依性强调不够等问题，利用粗糙集理论，提出了一种新的启发式函数－分辩率构造决策树。
粗糙集在决策树生成中的应用
【摘 要】
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决策树是归纳学习的重要形式，建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性，本文针对ＩＤ３算法对属性间的相依性强调不够等问题，利用粗糙集理论，提出了一种新的启发式函数－分辩率构造决策
【机 构】
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东南大学经济管理学院
【出 处】
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东南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2000年4期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目! (7760 5730 0 2 )
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