基本信息

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文档摘要

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基于粗糙集的决策树算法优化与性能提升研究

一、绪论

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据量呈爆发式增长。数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，其重要性日益凸显。决策树算法作为数据挖掘领域中一种广泛应用的分类和预测方法，以其直观的树形结构、易于理解和解释的特点，在众多领域发挥着关键作用。

决策树算法通过对数据集进行递归划分，构建出一个树形结构，每个内部节点表示一个属性上的测试，分支表示测试输出，叶节点表示类别或值。这种直观的表示方式使得决策树在处理分类和预测问题时具有显著优势，能够帮助决策者快速理解数据中的模式和规律，从而做出明智的决