神经网络构造分类决策树：一种新方法

"基于神经网络的分类决策树构造" 在数据挖掘领域，分类是一个核心任务，目的是从给定的数据集中找出可以将数据分为不同类别的规则。通常有两种主要的方法来实现这个目标：一种是基于符号处理的方法，另一种是基于神经网络的连接主义方法。虽然神经网络在分类精度上表现出色，但其内在的规则提取过程相对复杂，这成为限制其广泛应用的一个关键因素。 基于神经网络的连接主义方法，如前向神经网络，通过多层次的非线性变换模拟人脑的学习过程，以实现数据的分类。然而，这些网络的内部工作原理通常是“黑箱”，即难以解析和理解其决策过程。因此，如何从神经网络中提取可解释的分类规则成为一个挑战。 为了克服这一难题，文章提出了一种新的方法，即利用神经网络构建分类决策树。这种方法首先通过训练神经网络来学习每个属性与分类结果之间的关系。然后，通过计算这些属性与分类结果之间的导数关系，进一步构建决策树的分支。导数关系可以帮助确定在决策树中哪些属性应当作为节点，以及如何根据这些属性的值进行决策。 传统的基于神经网络的结构分析方法通常涉及网络修剪和隐含层神经元的离散化，以便分析输入层、隐含层和输出层之间的关系。相比之下，新提出的输入输出关系分析方法简化了这个过程，具有更简单的算法和更易于实现的优点。 文章还引入了“关系强化约束”的概念，这是一种优化策略，旨在提升神经网络中隐藏关系的提取效率。通过建立具体的关系强化约束模型，可以更好地保留和利用神经网络训练过程中学到的信息，从而改进决策树的构造。 在实际应用中，该方法被证明是有效的，并通过具体实例进行了验证。这种方法的创新之处在于它提供了一种桥梁，将神经网络的高效分类能力与决策树的可解释性相结合，为理解和解释神经网络的决策过程提供了新的途径。 总结来说，这篇论文提出了一种基于神经网络的分类决策树构造算法，该算法不仅利用神经网络的高分类精度，还解决了规则提取的难题，提高了模型的可解释性和实用性。这种方法对于数据挖掘和机器学习领域的研究有着重要的贡献，特别是在追求模型透明度和可解释性的当下，这种方法的应用前景非常广阔。