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文檔簡介
1、在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，決策樹模型是最常用的一種分類模型。目前大多數(shù)決策樹模型都使用單變量屬性做為檢驗屬性，單變量決策樹存在樹的規(guī)模大、分類規(guī)則復(fù)雜不易理解等問題。
本文對決策樹算法和粗糙集的一些基本理論進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于粗糙集理論的多變量決策樹的構(gòu)建算法。該算法首先利用粗糙集理論對條件屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行了描述，進(jìn)而對屬性進(jìn)行了初步的聚類，然后根據(jù)條件屬性對決策屬性分類的貢獻(xiàn)程度進(jìn)一步詳細(xì)聚類，將得到的聚類
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