基于属性离散和特征度量的决策树构建算法 论文

针对基于信息熵的决策树算法中存在的多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题，提出了一种基于离散比概念的决策树特征度量方法。这种方法首先采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理。K-means算法通过将数据集划分为多个簇，使得同一簇内的点尽可能接近，极大地提高了数据的处理效率。具体可以参考这里的算法详解获取更多细节。

在进行离散化处理后，接下来利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值，计算出该属性的离散比，从而避免了计算熵过程中复杂的对数运算。这种方法不仅简化了计算过程，还使得决策树构建更加高效。

根据计算所得的离散比的大小，确定各个特征属性之间的拓扑结构，完成树的构建。通过实验结果表明，相较于KC4.5和Id3improved两种改进的决策树算法，基于离散比属性分割的算法在解决多值属性偏向问题上表现出色，有效降低了算法的时间复杂度。如果对决策树优化算法有更深入的兴趣，可以参考这篇研究论文。

该方法在处理实际产生的连续性数据集时，还展现出更进一步的分类应用突破。如果你对决策树算法的更多实现细节感兴趣，建议查看相关代码实现，以进一步理解其实际应用。