管理分类规则的广义决策树

摘要：

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用,提出了广义决策树结构.它将传统决策树的结构进行扩展,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则,且易于表达规则之间的关系.提出了有效的优化策略.以此树为基础,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一,并提出了相应的算法.实验结果证明,广义决策树克服了传统决策树的缺点,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则.

关键词：信息处理、数据挖掘、分类、决策树、关联规则

所属期刊栏目：44

分类号：TP311;TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金70273055;国家自然科学基金70321001

在线出版日期：2004-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：762-765,777