结合关联规则的改进决策树的研究  

Study On Improved Decision Tree Integrating Rules Technology

作　　者：蔡卫东[1] 石兴广[2] 刘刚[3] 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,250022 [2]济南大学国资处,250022 [3]山东建筑工程学院计算机科学与技术系,济南250014

出　　处：《山东电子》2004年第2期13-14,共2页Shandong Electronics

摘　　要：决策树是当前预测、决策和数据挖掘中常用的方法之一。本文介绍了几种常用的决策树方法 ,并利用数据挖掘所产生的规则对决策树的生成过程进行了改进 ,即通过对每个分支节点的分裂条件进行判断 ,控制决策树的生成和搜索顺序 ,这样既能限制决策树生长 ,又能帮助选择最优线路 ,从而使决策效率明显提高。Decision tree is in common used on forecast, decision and Data Mining. By integrating rules technology, this thesis proposed an improved method of decision tree. The split condition at each node of decision tree will be judged according to the rules produced in data mining. It can not only restrict the over growth of decision tree but also decide the optimal route, thereby obviously promoting the efficiency of decision-making.

关 键 词：关联规则 决策树 数据挖掘 分裂条件 决策效率 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]