基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳

决策树是常用的数据挖掘方法,扩展属性的选择是决策树归纳的核心问题。基于离散化方法的连续值决策树归纳在选择扩展属性时,需要度量每一个条件属性的每一个割点的分类不确定性,并通过这些割点的不确定性选择扩展属性,其计算时间复杂度高。针对这一问题,提出了一种基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳方法。该方法首先利用相容粗糙集技术选择扩展属性,然后找出该属性的最优割点,分割样例集并递归地构建决策树。从理论上分析了该算法的计算时间复杂度,并在多个数据集上进行了实验。实验结果及对实验结果的统计分析均表明,提出的方法在计算复杂度和分类精度方面均优于其他相关方法。