IEMDT：基于信息熵和几何轮廓相似度的高效多变量决策树

"基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树" 本文研究的主要焦点是提高多变量决策树（Multi-Variable Decision Tree, MVDTree）的效率，尤其是在训练速度方面，使其更适合于需要快速响应的分类任务。传统的多变量决策树在分类准确性和树结构复杂性上超越了单变量决策树，但训练时间较长的问题限制了其在实时应用中的使用。为解决这一问题，作者提出了一个新的算法——基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树（Information Entropy and Geometric Contour Similarity-based Multi-Variable Decision Tree, IEMDT）。 IEMDT算法的核心思想是利用几何轮廓相似度函数，将高维空间的样本点映射到一维数轴上，生成一个有序的投影点集合。这一过程能够简化数据处理的复杂性，同时保持关键信息。接下来，算法通过计算信息增益和类别边界来确定最佳分割点，以此将有序投影点集合分割成多个子集。这个过程持续进行，直到生成决策树的所有分支。通过这种方式，IEMDT能够在保持高分类精度的同时，显著降低训练时间。 在实验部分，作者选取了八个不同的数据集来验证IEMDT的有效性。实验结果显示，IEMDT算法在训练时间上有了显著的减少，而且分类性能表现优异，这表明它是一种既高效又准确的多变量决策树构建方法。 关键词包括多变量决策树、分类、单变量决策树、几何轮廓相似度和信息增益，这些关键词涵盖了算法设计的关键概念和技术。信息熵是衡量数据纯度和不确定性的指标，在决策树的构建中用于指导特征的选择。几何轮廓相似度则为高维数据的降维提供了可能，使得在一维空间中进行决策成为可能。而信息增益则是决策树学习中常用的信息理论指标，用于评估特征的重要性。 IEMDT算法是对现有多变量决策树算法的一种改进，它巧妙地结合了信息熵和几何轮廓相似度，实现了快速训练和高精度分类的双重目标，对于需要实时响应的分类任务具有重要价值。