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不确定数据的决策树分类算法
李芳 李一媛 王冲
计算机应用
2009, 29 (11):
3092-3095.
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-S证据理论决策树分类算法。实验结果表明，D-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。
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