基于粗糙集技术的模糊决策树归纳算法

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1、HEBEIUNIVERSITY密级：分类号：学校代码：10075学号：20131294硕士学位论文基于粗糙集技术的模糊决策树归纳算法学位申请人：侯少星指导教师：翟俊海教授学位类型：工学硕士学科专业：计算机科学与技术授予单位：河北大学答辩日期：二〇一六年六月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C:NO:20131294ADissertationfortheDegreeofM.EngineeringFuzzyDecisionTreeInductionAlgorithmBasedonRo

2、ughSetTechnologyCandidate:HouShaoxingSupervisor:Prof.ZhaiJunhaiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerScienceandTechnologyUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:June,2016摘要摘要决策树是解决分类问题的有效方法，已成功应用于模式识别、决策支持、生物信息处理等许多领域。ID3算法

3、是著名的决策树归纳算法，它处理的对象是离散值决策表，但不能直接处理具有模糊决策属性的离散值决策表。针对这一问题，基于粗糙模糊集技术，提出了一种模糊决策树归纳算法(RoughFuzzyDecisionTree,RFDT)。RFDT利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的启发式，利用模糊熵作为叶子节点的终止条件，来构建模糊决策树。RFDT能解决上面的问题。模糊ID3算法是在ID3算法的基础上的推广，它处理的对象是具有模糊条件属性和模糊决策属性的模糊决策表。当用模糊ID3算法处理连续值模糊决策表时，需要对连续值条件

4、属性进行模糊化预处理，但模糊化会不可避免的造成信息损失。针对这一问题，基于相容粗糙模糊集技术，提出了相容粗糙模糊决策树归纳算法(ToleranceRoughFuzzyDecisionTree,TRFDT)。TRFDT用相容粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的启发式，利用模糊熵挑选最佳割点，来构建模糊决策树。TRFDT的优点是可以直接处理连续值模糊决策表，不需要模糊化的过程。在11个UCI数据集上，将本文提出的算法分别与FuzzyID3算法和FDTs算法进行比较，通过最终的实验数据证明我们的算法是具有可行性的。

5、关键词粗糙集粗糙模糊集相容粗糙模糊集模糊决策树模糊熵IAbstractAbstractDecisiontreeisaneffectivemethodtosolveclassificationproblems,whichhasbeensuccessfullyappliedinpatternrecognition,decisionsupport,biologicalinformationprocessingandmanyotherfields.ID3algorithmisawell-knowndecision

6、treeinductionalgorithm.TheobjectsdealtwithbyID3arediscrete-valueddecisiontables,butitcannotdirectlydealwiththediscrete-valueddecisiontableswithfuzzydecisionattributes.Inordertosolvethisproblem,basedontheroughfuzzysettechnology,weproposeafuzzydecisiontreei

7、nductionalgorithmRoughFuzzyDecisionTree(RFDT).RFDTusesroughfuzzydependenceasaheuristictoselecttheextendedattributes,andusesthefuzzyentropyastheterminationconditionoftheleafnodestoconstructthefuzzydecisiontree.RFDTcandealwiththeproblemmentionedabove.Thefuz

8、zyID3algorithmisanextensionoftheID3algorithm.Itistailoredforinducingfuzzydecisiontreesfromthefuzzydecisiontableswithfuzzyconditionattributesandfuzzydecisionattribute.WhenfuzzyID3algorithmisappliedtofuzzydecisiontabl