不确定数据的决策树分类算法(数据挖掘、决策树)

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D2S证据理论决策树分类算法。实验结果表明,D2S 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;分类