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基于聚类的数据预处理对模糊决策树归纳的影响

谢凯  
【摘要】:决策树是目前商业数据挖掘工具中使用最为广泛的算法。它是一种逼近离散值目标函数的归纳推理方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。这个决策树模型能够表示发现描述类别的模式,用于完成预测任务。决策树是目前用于预测和分类的主要技术,特别是商用领域,已经被成功地应用到从学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险的广阔领域。简而言之,决策树能够帮助你将数据转换成知识。 引入模糊数学,使得决策树技术的应用领域更为广泛,处理的数据类型更多。相应出现的数据的模糊化预处理方法,作为模糊决策树系统的一个重要组成部分,同样会对模糊决策树的性能产生重要影响,这也是本文研究的重点。研究发现,模糊化方法使用的隶属函数的位置分布影响数据模糊化的效果,进而影响模糊决策树的执行效率、精度和规模。Kohonen聚类算法能够用来选取连续属性值的中心点,用以确定隶属函数的位置。实验研究表明,将聚类引入数据模糊化预处理,能够调整隶属函数之间的过渡区域,即使得模糊子集之间的覆盖范围不再相同,因而能够更合理地表示模糊概念之间的重叠关系。通过与其它算法比较的结果显示将聚类引入数据模糊化预处理,能够使模糊决策树获得更高的精度。


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