一种以相关性确定条件属性的决策树

决策树是数据挖掘中的一种重要的分类器。文章在介绍了一些典型的决策树分类算法的基础上,研究了一种相关性度量的决策树分类器。其主要思想是在建立决策树过程中采用属性相关性度量来确定划分条件属性的顺序,通过阈值设定和处理简化了决策树的剪枝和优化过程,避免了使用信息熵带来的不当划分,详细描述了算法的执行过程以及正确性证明和时间复杂性分析。