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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한상욱 (한양대학교) 김재련 (한양대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제33권 제2호
발행연도
2007.6
수록면
183 - 190 (8page)

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We present a new decision tree classification algorithm using rough set theory that can induce classification rules, the construction of which is based on core attributes and relationship between objects. Although decision trees have been widely used in machine learning and artificial intelligence, little research has focused on improving classification quality. We propose a new decision tree construction algorithm that can be simplified and provides an improved classification quality. We also compare the new algorithm with the ID3 algorithm in terms of the number of rules.
#Decision rules #Attribute Core #Discernibility Matrix #Rough Set theory

목차

1. 서론
2. 러프셋 이론의 개념
3. 의사결정나무에 대한 기존연구
4. 제안하는 알고리듬
5. 실험 결과 분석
6. 결론 및 추후 연구과제
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Bai, J / 2003 / Knowloedge representation and acquisition approach based on decision tree : 533 ~ 538 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Cover / 1974 / IEEE Transactions on Systems : 116 ~ 117 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Cover / 1977 / On the possible orderings in the measurement selection problem : 657 ~ 661 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - and Goldman / 1967 / On the choice of variables in classification problems with dichotomous variables : 668 ~ 670 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Karno, B / 2001 / Core searching on rough sets : 19 ~ 22 google schola

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