[发明专利]一种层叠决策树构建方法

摘要

本发明涉及一种层叠决策树构建方法，包括以下步骤：一、计算非类别属性与类别属性的相关系数；二、取出相关系数小于阈值的属性，放入待选分层属性簇中；三、取出一个属性，按照其属性值拆分数据集；四、在数据子集中，重新计算各属性相关系数，根据各属性相关系数提升情况判断是否为真正的分层属性；五、重复第三步和第四步，得到真正的分层属性簇；六、在分层属性簇中，依据贡献度从大到小排序；七、依次取出分层属性，进行数据集的拆分，形成层级决策树；八、在数据子集中嵌套应用已有的挖掘方法，得到完整的层叠决策树。本发明通过“分层属性”的引入，解决了现有方法在非线性条件属性关系存在情况下难以取得理想效果的问题，同时具有较强的灵活性。

主权项

一种层叠决策树构建方法，包括以下步骤：一、计算当前数据集中所有非类别属性与类别属性的相关系数；二、取出相关系数小于阈值的m个属性，放入待选分层属性簇中；三、在待选分层属性簇中取出一个属性Ai(1≤i≤m)，按照其属性值拆分数据集；四、在数据子集中，重新计算各属性相关系数，根据各属性相关系数提升情况，判断该待选分层属性Ai是否为真正的分层属性；五、重复第三步和第四步，得到真正的分层属性簇；六、在分层属性簇中，依据贡献度进行从大到小排序，假设分层属性数目为k，则得到排序的属性{A1，A2，L Ak}；七、从{A1，A2，L Ak}中依次取出分层属性，进行数据集的拆分，由分层属性簇形成层级决策树；八、在层级决策树叶子节点对应的数据子集中嵌套应用已有的挖掘方法，形成传统决策树群，得到完整的层叠决策树。