【摘 要】
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决策树以高效性著称，采用贪心算法对大量数据进行构建一种树形的知识表示，是一种应用广泛的分类算法。自从CLS学习算法开始，经历了三个阶段：基于内存的ID3系列，最有影响的是C4.5算
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决策树以高效性著称，采用贪心算法对大量数据进行构建一种树形的知识表示，是一种应用广泛的分类算法。自从CLS学习算法开始，经历了三个阶段：基于内存的ID3系列，最有影响的是C4.5算法；基于磁盘（数据库）的IBM Almaden Research Center所研究的一些决策树，如SLIQ；基于数据流的VFDT系列。
本文在VFDT的基础上，设计并实现了一种基于值域区间的增量学习决策树算法Range Interval Decision treE（RIDE），本文的主要创新之处有：（1）在决策树学习中，提出了一种新的连续型属性离散化方法，即从值域的角度来对连续属性离散化，大大减少区间数量，提高在区间端点为较优分裂点的性能；（2）RIDE的学习，会根据训练集来增加叶子或合并叶子，相当于动态地构建决策树和修剪决策树，而且重构时间短，与VFDT系列相比，决策树的规模不会太大，避免过学习现象；（3）采用小样本和类计数表，不论节点分裂还是合并，都能保留历史数据的所有信息，而不用对所有数据进行存储，较好地防止噪声和异常点的影响，适用于概率分布变化的数据源。本文通过10个UCI数据集来验证值域区间法，结果接近最优值；用不同分布的数据流来验证RIDE，无论是提高分类准确率还是降低构建决策树的时间复杂度方面，本文的RIDE算法都优于C4.5。
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