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模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广，虽然其表示形式更符合人类的思维，但在构造时会增加预处理的工作量和创建树时的开销。基于这种情况，提出了一种混合算法，算法保留了较少属性值的Shannon熵，计算多属性和连续属性值模糊化后的模糊熵。将该算法应用于滑坡数据的挖掘中，得到了更易于理解的决策树和有效的规则，与传统算法的性能比较也证明了该算法的有效性。