针对基于信息熵的决策树算法中存在的多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题，提出了一种基于离散比概念的决策树特征度量方法。采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理。这一步骤的详细实现可以参考决策树改进算法课件，其中详细解释了K-means在离散化中的应用。接着，利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值，计算出该属性的离散比，避免了计算熵过程中复杂的对数运算。关于算法时间复杂度的进一步分析，可查阅算法时间复杂度，以便更深入理解该方法如何降低时间复杂度。根据离散比的大小确定各个特征属性之间的拓扑结构，完成树的构建。

结果表明，相较于KC4.5和Id3improved两种改进的决策树算法，基于离散比属性分割的算法能够更有效地解决多值属性偏向，并显著降低算法的时间复杂度。在实际应用于连续性数据集的分类问题上，该方法取得了显著突破。更多关于该算法的具体实现及其在不同数据集上的表现，可以参阅基于离散度的决策树构造方法以及相关的算法时间复杂度图。这些资源可以为研究人员和开发者提供更丰富的背景信息和实用工具。