论文研究基于遗传算法的多属性模糊决策树的优化.pdf

决策树是数据挖掘中的一种高效方法，但是当训练数据的属性很多时，构建的决策树的规模会随属性个数增加而指数级增长，进而会产生海量的规则。针对该问题，提出了一种基于遗传算法的优化方法。首先根据信息增益利用轮盘赌方法选取若干组属性，构建多棵决策树，然后利用遗传算法对多棵决策树进行组合，并最终形成规则集。最后给出了实验结果，证明了该方法的可行性和有效性。