基于证据理论的知识发现分类算法

决策树方法是一种重要的可完成分类任务的知识发现技术，目的是通过构造一个分类模型，把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个。决策树分类算法效率高且应用广泛，但是不能处理在决策树的构建和分类过程中的不确定数据。针对决策树分类算法的局限，利用证据理论是对概率论的扩展，将置信函数与概率的上下值相联系，可用于不确定数据的表达这个有力工具，把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中，提出了D-S决策树分类算法。实验结果表明D-S决策树分类算法能有效的对不确定数据进行分类。