一种不确定多变量决策树生成算法
Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering（2009）
Abstract
针对常规多变量决策树算法不能有效处理噪声数据影响的问题，将Pawlak.Z粗糙集(rough set，RS)模型中相对核的概念推广到变精度粗糙集(variable precision rough set，VPRS)模型中，并利用其进行决策树初始变量选择；将两个等价关系相对泛化的概念推广为两个等价关系多数包含情况下的相对泛化，并利用其进行决策树初始属性检验；最后，给出一种能够有效消除噪声数据干扰的多变量决策树构造算法。
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Key words
decision tree,noisy data,relative core of attributes,variable precision rough set,rough set theory,equivalence relation,rough set
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