关联规则驱动的可扩展决策树算法

"基于关联规则的决策树算法 (2011年) - 汪海锐、李伟" 本文深入探讨了将关联规则与决策树算法融合的一种创新方法，即基于关联规则的决策树算法。这种算法的核心在于，它能够处理不同时间段针对同一事务的异构数据结构，构建出一个可扩展的多分支分类决策树。传统的决策树算法在面临数据集维度变化时往往难以适应，而这种结合关联规则的决策树算法则有效地解决了这个问题。 关联规则通常用于发现数据集中项集之间的频繁模式，而决策树算法则是一种常用的监督学习方法，用于创建分类模型。将两者结合，可以利用关联规则发现的规律来指导决策树的构建，从而提高分类的准确性和鲁棒性。在处理高维数据时，关联规则有助于筛选出对分类有显著影响的特征，降低决策树的复杂度，避免过拟合。 文章中提到，通过处理不同时期同一事务的异种数据，算法能生成一个多分支的决策树结构。这样的结构允许算法在新的数据维度出现时，自然地扩展其分类能力，增加了算法的适应性和泛化性能。这种可扩展性对于处理动态变化的数据环境尤其重要，例如在时间序列分析、推荐系统或者实时数据分析等场景。 此外，该论文还可能涉及如何选择最佳分割属性以及剪枝策略以优化决策树的性能。关联规则可能用于确定最佳划分属性，以最大化信息增益或减少不纯度。而剪枝则是为了防止决策树过拟合，通过删除一些不必要的分支来简化模型。 关键词包括决策树、关联规则、分类算法、扩展性和组合算法，这些词汇揭示了研究的主要焦点和方法。综合来看，基于关联规则的决策树算法提供了一种新的数据分类思路，它结合了两种不同的数据挖掘技术，以应对大数据时代数据集多样性和复杂性的挑战，对于机器学习和数据挖掘领域有着重要的理论和实践价值。