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文档摘要

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基于AFS理论的模糊决策树算法：原理、优势与应用探索

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据的复杂性也日益提高。决策树作为一种经典的分类与回归分析方法，在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛的应用。传统决策树算法，如ID3、C4.5等，以其直观的树形结构、易于理解和解释的特点，能够有效地对数据进行分类和预测。然而，随着数据复杂性的不断增加，传统决策树算法逐渐暴露出一些局限性。

传统决策树算法在处理连续型数据时存在不足。例如ID3算法，它只能处理离散型数据，对于连续型数据需要先进行离散化处理，但这种离散化过程不仅增加了计算复杂度，还可能导致信息的丢失，从而影