河北大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (4): 421-428.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2012.04.016

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粗糙集与决策树比较研究

翟俊海1,张素芳2,徐正夫3,王熙照1   

  1. 1.河北大学数学与计算机学院,河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北保定071002; 2.河北省信息工程学校计算机教研室,河北保定,071000; 3.北京交通大学海滨学院,河北黄骅,061100
  • 出版日期:2012-07-25 发布日期:2012-07-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目,河北省自然科学基金资助项目,河北省高等学校科学技术研究重点项目,河北大学自然科学基金资助项目

Comparative study on rough sets and decision trees

ZHAI Jun-hai1,ZHANG Su-fang2,XU Zheng-fu3,WANG Xi-zhao1   

  • Online:2012-07-25 Published:2012-07-25

摘要: 粗糙集和决策树都属于归纳学习方法,都可以从一个离散值决策表中抽取出规则.本文从算法过程、计算复杂性、规则个数、泛化能力、稳健性几个方面对粗糙集和决策树进行了比较研究,得出了一些重要结论,能为相关研究提供一些有价值的参考.

关键词: 粗糙集, 决策树, 信息熵, 约简

中图分类号: