基于属性重要性的决策树规则提取算法

对属性进行约简为从关系数据库中挖掘简洁的规则创造了条件。但从属性约简后的数据集中提取最简规则的问题仍是一个NP难题,一般借助于启发式算法。提出了一种新的基于属性重要性的规则提取算法,称为IADT(importantattributedecisivetree)算法,采用粗糙集理论中的属性重要性概念,通过建立树结构来提取规则。算法可以避免面对NP难题,获得相对简单的规则。计算实例表明,IADT算法具有良好的实用性,有进甚至可以获得最简规则。通过与ID3算法进行的比较表明,IADT算法为规则树算法提供了一种新的属性选择标准。