【摘 要】
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将决策树扩展到不确定情形,使用基本信念分配bba（basic belief assignment）来描述训练集的不确定类别,形成一种新的分类方法,即信念决策树。使用稳态环境和置信度2个要素约束bb
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将决策树扩展到不确定情形,使用基本信念分配bba（basic belief assignment）来描述训练集的不确定类别,形成一种新的分类方法,即信念决策树。使用稳态环境和置信度2个要素约束bba,形成置信bba。文章给出稳态环境和置信bba的相关定义,运用置信bba来描述训练集的不确定类别,研究了基于置信bba的信念决策树构造,包括bba距离、属性选择方法、分类策略、终止规则及叶结构和树构造流程;最后,给出一个算例以阐述基于置信bba的信念决策树构造过程。
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