17、利用匈牙利算法学习决策树结构相似性的方法

利用匈牙利算法学习决策树结构相似性的方法

在当今的数据挖掘领域，从各种数据库中发现模式并提取有用信息是一个重要的研究方向。决策树作为一种强大的工具，在分类系统、预测建模、数据解释和操作等方面都有着广泛的应用。本文将深入探讨如何使用匈牙利算法来学习决策树之间的结构相似性。

1. 决策树基础

决策树是一种以树结构形式存在的分类器，每个节点可分为以下两类：
- 终端节点/叶节点：表示目标属性的值（类标签）。
- 内部节点：指定对单个属性值进行的测试，每个测试结果对应一个分支和子树。

通过从树的根节点开始，向下遍历直到遇到终端节点，就可以对实例进行分类。每个内部节点由一个 AOV 三元组（属性 - 运算符 - 值）表示测试条件，根据测试结果选择分支。

使用决策树之间的相似性度量有很多原因。由于可以从不同大小的数据集生成决策树，因此诱导出的树可能不同。比较这些树的相似性有助于发现模式和差异。例如，销售经理可以比较不同类别产品的销售模式，每周从数据中诱导决策树并计算每周销售之间的变化。

2. 背景与相关工作

已经有很多关于决策树之间语义相似性以及用于诱导决策树的数据集的研究。不同的学者提出了多种方法来估计决策树和数据集之间的相似性，例如：
- Ntoutsi 等人提出了基于决策树在数据集属性空间上的划分的相似性估计通用框架。
- Touzet 给出了一种比较两个相似有序有根带节点标签树的线性算法，基于树编辑距离。
- Zager 和 Verghese 应用算法来找到节点相似性矩阵以获得两个不同图之间的匹配。

3. 方法论

本文旨在通过比