基于粒划分方法构建决策树的算法研究

摘要

针对当前基于信息增益和粗集属性约简作为属性选择标准建树算法存在的不足，以粒划分方法为理论基础，将属性按其取值划分为若干属性粒，提出以属性粒的长度量和其所对应决策属性的粒类别个数作为确定分裂属性的基本参数，自顶向下逐级构造决策树，不涉及信息增益、等价类和属性约简等复杂运算的中间过程。该算法的优点在于不仅考虑本层结点的划分而且预测下层结点的走向，具有较高的精准度，而且解决了当前建树算法不具有普遍适应的难题。