【摘 要】
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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
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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.
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