使決策樹規模最小化算法
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標簽：決策樹(13474)
決策樹技術在數據挖掘的分類領域應用極其廣泛，可以從普通決策表（每行記錄包含一個決策值）中挖掘有價值的信息，但是要從多值決策表（每行記錄包含多個決策值）中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄包含多個決策值，多個決策屬性用一個集合表示。針對已有的啟發式算法，如貪心算法，由于性能不穩定的特點，該算法獲得的決策樹規模變化較大，本文基于動態規劃的思想，提出了使決策樹規模最小化的算法。該算法將多值決策表分解為多個子表，通過多值決策表的子表進行構造最小決策樹，進而對多值決策表進行數據挖掘。
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