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1、本文主要研究了基于粗糙集理論的決策樹(shù)生成和剪枝方法,具體如下:1)對(duì)決策樹(shù)生成方法進(jìn)行研究.Pawlak粗糙集理論由于其分類(lèi)過(guò)于精確的特性而無(wú)法很好的處理含有噪聲的數(shù)據(jù),基于Pawlak粗糙集理論構(gòu)造的決策樹(shù)也因此而不能很好的對(duì)噪聲進(jìn)行抑制,易產(chǎn)生過(guò)匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺陷,從而不能很好的指導(dǎo)決策.本文在變精度粗集理論的基礎(chǔ)上,對(duì)原有的基于Pawlak粗糙集理論的決策樹(shù)生成方法進(jìn)行了改進(jìn),提出基于變精度粗糙集理論的決策樹(shù)生成方法.2)對(duì)決策樹(shù)
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