说明: 经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限 , 将可用于不确定数据表 达的证据理论与决策树分类算法相结合 , 把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建 过程中出现组合爆炸问题 , 引入新的测量算子和聚集算子 , 提出了 D 2 S 证据理论决策树分类算法。实验结果表明 ,D 2 S 证据理论决策树分类算法能有效地对不确定数据进行分类 , 有较好的分类准确度 , 并能有效避免组合爆炸。 关键词 : 决策树 ; 不确定数据 ; 证据理论 ; 数据挖掘
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