20、基于独立决策表的分类模型

基于独立决策表的分类模型

1. 引言

在当今大数据时代，数据分布的广泛性和复杂性使得传统的单一决策表分类方法逐渐显现出不足。面对大量分散在不同决策表中的独立数据，如何有效地进行分类成为了一个重要的研究课题。为此，本文介绍了一种新的分类模型，该模型通过创建联盟表和生成决策树来提高分类效果。

2. 分类模型的介绍

该分类模型旨在解决分散在多个决策表中的独立数据分类问题。为了确保分类的准确性，假设所有决策表中的条件属性集是相同的。这种假设简化了模型的设计，使其能够专注于数据之间的相似性而非差异性。

2.1 数据表的特性

假设我们有多个决策表，每个表包含若干条件属性和一个决策属性。条件属性用于描述数据的特征，而决策属性则决定了数据所属的类别。例如，一个简单的决策表可能如下所示：

条件属性1	条件属性2	决策属性
A	X	类别1
B	Y	类别2
C	Z	类别1

3. 联盟表的创建

为了提高分类效果，模型创建了包含相似数据的表格联盟。具体来说，