分层多级决策树模型

摘要

cqvip:本文讨论了多类别模式识别中快速筛选与精确分类的问题,提出了分层多级决策树模型,将整个决策过程分为模糊分类层和最佳决策树分类层。对前者构造了以类别中心为基础的加权择近原则,实现快速筛选;对后者构造了综合最佳决策树,实现精确分类。此决策树模型具有较高的筛选率和分类精度。对六类乳腺癌细胞进行识别,它对正常细胞的筛选率达70%以上,而假阴性率为0%,整个系统的重置正确识别率为100%,实际测试样本测试正确识别率达70%以上。