【摘 要】
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分类是数据挖掘的一个重要研究分支，决策树模型是分类中最常用的一种方法，得到了广泛的研究和应用。然而，由于存在种类偏见和抗噪音差等问题，使决策树的优化成为关注的热点之一。
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分类是数据挖掘的一个重要研究分支，决策树模型是分类中最常用的一种方法，得到了广泛的研究和应用。然而，由于存在种类偏见和抗噪音差等问题，使决策树的优化成为关注的热点之一。本文基于粗糙集理论对决策树的构造方法和优化问题展开研究，主要工作如下：(1)综述并分析了决策树经典构造及优化方法。(2)以知识粗糙度作为决策树属性选择判据，提出决策树构造算法KRD，所构造的决策树的规模和分类精度比ID3有所提高。(3)提出一种混合变量决策树构造方法KRDH，根据知识粗糙度情况的不同，确定最佳的属性选择，以适应现实数据中噪音、属性相关性弱等问题。(4)为了提高决策树的抗噪性，提出基于统计模型的算法KRDlc，KRDlc算法在构造决策树的同时加上叶子生成控制参数，达到决策树的预剪枝，减少了噪音对属性选择的影响，避免了过拟合问题，同时减少了决策树的规模。
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