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顾及粗糙集理论的CART改进算法及其应用

An improved CART algorithm involving Rough Set theory and its application

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【作者】 杨族桥； 高汉平； 徐小双； 余志超；

【Author】 YANG Zu-qiao~1,GAO Han-ping~1,XU Xiao-shuang~2,YU Zhi-chao~1(1.College of Computer Science and Technology,Huanggang Normal University,Huangzhou 438000,Hubei,China;2.Dept.of Educational Science and Technology,Huanggang Normal University,Huangzhou 438000,Hubei,China)

【机构】 黄冈师范学院计算机科学与技术学院； 黄冈师范学院教育科学与技术系； 黄冈师范学院计算机科学与技术学院 湖北黄州438000； 湖北黄州438000；

【摘要】 CART算法是数据挖掘技术中的一种常用的方法,对CART技术产生、基本思路及主要挖掘步骤及其优缺点等进行了概略介绍,利用粗糙集理论求取属性重要度并对CART算法作了改进.最后给出了改进算法在教学中的应用实例.

【Abstract】 Data mining is an emerging research field in database and artificial intelligence.First,the data mining technique of CART algorithm is introduced briefly including its background,application and classification.With the theory of Rough Set the importance of attributes is obtained and CART algorithm is improved.Then,an application example of the improved algorithm in teaching is presented.

【关键词】 数据挖掘； 粗糙集； 决策表； 属性重要度；
【Key words】 KDD； Rough Set； decision table； importance of attributes；
  • 【文献出处】 黄冈师范学院学报 ,Journal of Huanggang Normal University , 编辑部邮箱 ,2006年03期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】5
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