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1、目前人們經(jīng)常使用決策樹推理技術(shù)進(jìn)行知識(shí)挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3為代表的傳統(tǒng)決策樹能較好的解決分類問題,但當(dāng)類的個(gè)數(shù)增多時(shí),所產(chǎn)生的單一決策樹就會(huì)變得復(fù)雜同時(shí)概括能力降低。本文采用基于層次分解的方法通過產(chǎn)生多層決策樹來處理多類問題。與傳統(tǒng)的單一決策樹比較,基于層次分解的決策樹在處理多類問題時(shí)有更多的優(yōu)勢(shì)。 本文在VisualC++軟件開發(fā)平臺(tái)及ID3算法的基礎(chǔ)上,提出了基于層次分解思想的決策樹,通過枚舉法找出多
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