劉 軍

（南京工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京210009）

0 引 言

當(dāng)前基于單劃分屬性建立決策樹(shù)算法主要存在以下問(wèn)題：基于信息增益的算法是一種局部?jī)?yōu)化策略［1－2］，當(dāng)屬性集中多個(gè)屬性的信息增益相近時(shí)難以準(zhǔn)確地確定出劃分屬性，且指數(shù)運(yùn)算復(fù)雜度高；基于粗糙集［3］的決策樹(shù)生成算法要經(jīng)過(guò)屬性約簡(jiǎn)和確定劃分屬性兩個(gè)步驟［4－5］，屬性約簡(jiǎn)存在多選性及難以準(zhǔn)確保留有效屬性的問(wèn)題［6］，而且單以核屬性強(qiáng)度確定劃分屬性并不能獲得最佳效果，因?yàn)闆Q策樹(shù)優(yōu)化是個(gè)全局問(wèn)題，當(dāng)前屬性集中分辨最強(qiáng)的單個(gè)屬性可能只是本集局部最優(yōu)而非全局最優(yōu)。如果要達(dá)到全局最優(yōu)需要進(jìn)行大量的預(yù)測(cè)計(jì)算，顯然上述算法難以實(shí)現(xiàn)。為此提出了一種基于粒計(jì)算［7］的精準(zhǔn)建樹(shù)算法，該算法不僅考慮當(dāng)前層中屬性的分辨能力，而且預(yù)測(cè)其后續(xù)層中的分辨趨勢(shì)。根據(jù)粒計(jì)算［7］理論，將每個(gè)屬性按屬性值劃分為葉 （基本粒），每個(gè)條件屬性葉對(duì)應(yīng)的決策屬性葉的種類個(gè)數(shù)稱為枝，用這兩個(gè)參數(shù)測(cè)定該條件屬性粒的分辨力。條件屬性的分辨力則由其各基本粒分辨力之和所決定，分辨力最高者為劃分屬性。由于粒計(jì)算的簡(jiǎn)潔性，對(duì)分辨力相近屬性可以再計(jì)算比較其后續(xù)層的分辨力，最終得到最佳劃分屬性，這是一種全局判優(yōu)的算法。另外，采用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL語(yǔ)言查詢可以降低計(jì)算復(fù)雜度。由大量實(shí)例比較分析可知，該算法計(jì)算量較小且準(zhǔn)確度較高。

1 理論及實(shí)現(xiàn)

1.1 理 論

決策表［7］S＝（U， ｛An｝，D，V）， ｛An｝為條件屬性集，D為決策屬性，U＝｛x1，x2，…，xm｝是論域，V是屬性值集。

定義1 條件屬性Ai中各取值相同部分為一個(gè)基本粒［7－8］，記為 （Ai，v）， ｛（Ai，v）｜Ai∈｛An｝，v∈V）｝?；玖Ｖ邢嗤档挠涗洈?shù)量稱為粒值量 （葉重量），記為WAi（v），WAi（v）＝｛Count（xi∈U）｜（Ai，v）｝。Ai中包括基本粒的數(shù)量稱為該屬性的粒數(shù)量，記為N（Ai）。N（Ai）表示Ai可劃分為幾種葉子Ai（v）；而 WAi（v）表示一種葉子一次可分配的重量。

定義2 決策屬性D中各取值相同部分也為一個(gè)基本粒，記為 （D，u），｛（D，u）｜u∈V｝。在決策表S的｛xi∈U｜（Ai，v）｝行集中存在的 （D，u）數(shù)量稱為枝數(shù)量，記為SD（u），｛SD（u）＝ClassCount （xi∈U｜（Ai，v），u∈D）｝。SD（u）表示在 （Ai，v）約束的行集中，可接受WAi（v）分配的枝數(shù)量。

若干個(gè)基本粒（Ai，v）組成屬性Ai，所以每個(gè)（Ai，v）對(duì)應(yīng)于（D，u）的關(guān)系決定（Ai，v）分辨能力，Ai中所有（Ai，v）的分辨能力與N（Ai）又共同決定Ai的分辨能力，這就是葉枝粒比算法的主要理論依據(jù)。

例如在表2中，屬性 A3中有5個(gè)基本粒（Ai，v）：（A3，3）、（A3，4）、（A3，5）、（A3，6）、（A3，8），N（A3）＝5。5個(gè)基本粒對(duì)應(yīng) WAi（v）分別是：｛WA3（3）＝2｜（U＝3，8）｝，｛WA3（4）＝1｜（U＝7）｝，｛WA3（5）＝3｜（U＝5，6，10）｝，｛WA3（6）＝2｜（U＝1，4）｝，｛WA3（8）＝2｜（U＝2，9）｝。

WA3（3）對(duì)應(yīng)的行集（U＝6，8）中D有1種粒（D＝2），所以其SD（2）＝1

WA3（4）對(duì)應(yīng)的行集（U＝7）中D有1種粒（D＝1），所以其SD（1）＝1

WA3（5）對(duì)應(yīng)的行集（U＝5，6）中D有2種粒（D＝4、3），所以其SD（4，3）＝2

WA3（6）對(duì)應(yīng)的行集（U＝1，4）中D有2種粒（D＝5、1），所以其SD（5，1）＝2

WA3（8）對(duì)應(yīng)的行集（U＝2，9）中D有1種粒（D＝3），所以其SD（3）＝1

1.2 實(shí) 現(xiàn)

最優(yōu)樹(shù)的標(biāo)準(zhǔn)是樹(shù)葉（重量）大且樹(shù)枝少，具體到基本粒（Ai，v）時(shí)，因?yàn)?WAi（v）是可分配的葉重量，而SD（u）是接受分配的枝個(gè)數(shù)，所以最優(yōu)數(shù)應(yīng)是WAi（v）值大且SD（u）小；具體到 Ai時(shí)，則是∑（WAi（v）／SD（u））大且 N（Ai）小。當(dāng)（Ai，v）的分辨力確定后，Ai中各（Ai，v）的分辨力累加和即為Ai的分辨力，而｛An｝中分辨力最大者確定為劃分屬性。

WAi（v）和SD（u）兩個(gè)參數(shù)決定了（Ai，v）的分辨能力，依據(jù) WAi（v）和SD（u）可以推導(dǎo)出判別（Ai，v）分辨能力的一般式：若SD（u）＝1，經(jīng)結(jié)點(diǎn)劃分，（Ai，v）一次分辨出u∈D中的WAi（v）行，得葉結(jié)點(diǎn)1個(gè)，該葉的平均重量為WAi（v）／SD（u）＝WAi（v）／1＝WAi（v），枝個(gè)數(shù)為SD（u）＝1；若SD（u）＝2，一次結(jié)點(diǎn)劃分后只得2個(gè)分區(qū)，至少要經(jīng)二次結(jié)點(diǎn)劃分得2個(gè)葉結(jié)點(diǎn)，平均葉重量為 WAi（v）／SD（u）＝WAi（v）／2，枝個(gè)數(shù)為 SD（u）（＝2）；依此，得（Ai，v）的平均葉重量及枝個(gè)數(shù)的一般式

為了判定按（Ai，v）劃分后其后續(xù)層的分辨力，在｛xi∈U｜（Ai，v）｝所組成的行集中判出分辨力最強(qiáng)者代表（Ai，v）極大分辨力，即在｛xi∈U｜（Ai，v）｝行集中判出最優(yōu)列。由于每列又由若干子粒組成（設(shè)共有m列），每列的葉枝量是其各子粒葉枝量之累加和：

而（Ai，v）的極大分辨力定為：

屬性Ai∈｛An｝極大分辨力為其各基本粒之累加和：

屬性Ai的分辨力由LwAi和BnAi及N（Ai）共同確定，其平均極大粒比為：

在｛An｝屬性中平均極大葉枝粒比最大者即為劃分屬性：

當(dāng)有多個(gè)Aj時(shí)（分辨力接近），則要根據(jù)樹(shù)的層次上N（Ai）被分辨情況再次對(duì)多個(gè)Aj進(jìn)行分辨（見(jiàn)2.2）。經(jīng)Aj劃分后得1個(gè)樹(shù)結(jié)點(diǎn)，在Aj的各劃分集中再按上述算法逐層進(jìn)行擇優(yōu)，可得葉枝粒比最大，分辨力最強(qiáng)的決策樹(shù)。

2 比較實(shí)例

2.1 與ID3［9－10］改進(jìn)算法的比較

將文獻(xiàn)［11］表1經(jīng)等價(jià)標(biāo)準(zhǔn)化后見(jiàn)表1，對(duì)屬性A1（Topic）共包括3個(gè)粒：（A1，2），（A1，3），（A1，4）。其中（A1，2）的劃分集為 U＝｛6，8，12，13，18，19，22｝，被排序至表1的前7行，記為S（A1，2）。

在S（A1，2）中對(duì)A1列：

WA1（2）／SD（1，2）＝7／2＝3.5；SD（1，2）＝2；記為（3.5，2）。

對(duì)A2列：

∑（WA2（1，2，3）／SD（1，2））＝WA2（1）／SD（1）＋WA2（2）／SD（2）＋WA2（3）／SD（2）＝3／1＋2／1＋2／1＝7；

∑SD（1，2）＝1＋1＋1＝3；記為（7，3）。

同理可得，A3列：（5.5，4）；A4列：（5，5）；A5列：（4.5，4）；A6列：（4，5）。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化后的決策數(shù)據(jù)

通過(guò)上述比較可得最優(yōu)列為A2列，即選其為（A1，2）的有效葉、枝量（Lw（A1，2）＝7，Bn（A1，2）＝3）。

類似地可得A1其它粒優(yōu)選后的有效葉、枝量：（Lw（A1，3）＝7，Bn（A1，3）＝5）；

則A1平均極大葉枝粒比為ALB（A1）＝20／13＝1.5

類似上述過(guò)程得A2、A3、A4、A5和A6的平均極大葉枝粒比分別為：

所以 Max（ALB（Ai））（1，2，3，4，5，6）＝ALB（A1）

屬性按上述葉枝粒比，優(yōu)選屬性順序?yàn)椋篈1、A2、A3、A4、A5、A6。

首選A1為劃分屬性，逐級(jí)擇優(yōu)劃分為決策樹(shù)：

此樹(shù)共有18個(gè)枝（是文獻(xiàn)［11］表1的最優(yōu)決策樹(shù)）。而首選A2劃分則為20個(gè)枝；首選A3劃分則為22個(gè)枝；首選A4劃分則為25個(gè)枝；首選A5劃分則為25個(gè)枝（深度比A4多一層）；首選A6劃分則為26個(gè)枝，完全符合上述葉枝粒比的排優(yōu)順序。文獻(xiàn)［11］中圖1所示是以A2（view and arguments）為首選劃分屬性建樹(shù)，比首選a（Topic）建樹(shù)多了2個(gè)樹(shù)枝，所以并非最優(yōu)樹(shù)。

2.2 與 C4.5算法［12］比較分析

文獻(xiàn)［13］中的表1訓(xùn)練集（1～10行），因篇幅原因經(jīng)相應(yīng)等價(jià)后，只對(duì)分辨度較高的6個(gè)條件屬性列表，見(jiàn)表2。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化后的決策數(shù)據(jù)

A3有5個(gè)粒（A3，3），（A3，4），（A3，5），（A3，6），（A3，8）。參見(jiàn)2.1的算法，對(duì)于（A3，3）有（Lw（A3，3）＝2，Bn（A3，3）＝1）；對(duì)于（A3，4）有（1，1）；對(duì)于（A3，5）有（3，4）；對(duì)于（A3，6）有（2，3）；對(duì)于（A3，8）有（2，1）。

LwA3＝∑LwA3v＝∑（WA3（v）／SD（u））＝2＋1＋3＋2＋2＝10；BnA1＝（∑SD（u）｜LWA1）＝1＋1＋4＋3＋1＝10。

則A3平均極大葉枝粒比為ALB（A3）＝10／10＝1。

A5有3個(gè)粒（A5，1），（A5，2），（A5，3）。對(duì)于（A5，1）有（Lw（A5，1）＝3，Bn（A5，1）＝3）；對(duì)于（A5，2）有（5，5）；對(duì)于（A5，3）有（2，1）。

LwA5＝∑LwA5v＝∑（WA5（v）／SD（u））＝3＋5＋3＝10；BnA5＝（∑SD（u）｜LWA5）＝3＋5＋1＝9。

則A5平均極大葉枝粒比為 ALB（A5）＝10／9＝1.1

同理，

所以 Max（ALB（Ai））（3，5，6，15，17，18，21）＝ALB（A5）∪ALB（A15）∪ALB（A18）∪ALB（A21）

由于A5、A15、A18、A21分辨力相同，都可得9枝7葉決策樹(shù)，則要根據(jù)首層N（Ai）中被分辨出的情況進(jìn)行再次分辨。A5首層完全分辨出1個(gè)粒（A5，3），其WA5（3）＝2；A15首層分辨出1個(gè)粒（A15，6），其 WA15（6）＝1；A18首分出3個(gè)粒（A18，2）、（A18，3）、（A18，9），其∑WA18（v）＝2＋3＋1＝6；A21首分出5個(gè)粒，其∑WA21（v）＝5。由于首層分辨出的 WAi（v）越大則樹(shù)越優(yōu)，所以得首選順序?yàn)锳18、A21、A5、A15。

首選屬性A18、A21、A5、A15之一都可得9枝7葉樹(shù)，而首選屬性A18則得最優(yōu)樹(shù)（首層葉最重）。將首選A18和A17（文獻(xiàn)［14］算法）比較如下（→示樹(shù)枝，D.k示樹(shù)葉）：

首選A18和A17屬性都為2層樹(shù)，A18首層完全分辨出3個(gè)粒，總重量為6；而A17分辨出2個(gè)粒，總重量為4。A18為9枝7葉樹(shù)；而首選A17只可得10枝8葉樹(shù)。顯然，雖然C4.5克服了ID3用信息增益選擇屬性時(shí)偏向取值多的屬性，但確定劃分屬性的準(zhǔn)確性仍不足。

2.3 與相對(duì)核的算法比較分析

文獻(xiàn)［14］中表1經(jīng)等價(jià)標(biāo)準(zhǔn)化后見(jiàn)表3，表中的屬性A3中共包括3個(gè)粒：（A3，0），（A3，1），（A3，2）。在表3各基本粒的劃分集中求Lw（A1，v）和Bn（Ai，v），其中v＝0，1，2。

A3有5個(gè)粒（A3，0），（A3，1），（A3，2）。

對(duì)（A3，0）行集，最優(yōu)列為 A3，WA1（0）／SD（0）＝1／1＝1，SD（0）＝1，記為（1，1）。

對(duì)（A3，1）行集，最優(yōu)列為 A4，∑（WA4（0，1，2）／SD（u））＝（2／1＋3／1＋5／2）＝7.5，記為（7.5，5）。

對(duì)（A3，2）行集，最優(yōu)列為 A5，∑（WA5（0，1，2）／SD（u））＝（1／1＋1／1＋3／2）＝3.5，記為（3.5，5）。

表3 標(biāo)準(zhǔn)化后的決策數(shù)據(jù)

所以，

LwA3＝∑LwA3v＝∑（WA3（v）／SD（u））＝1＋7.5＋3.5＝12，BnA3＝（∑SD（u）｜LWA3）＝1＋5＋5＝11，則A3平均極大葉枝粒比為 ALB（A3）＝12／11＝1.09。

對(duì)（A4，0）行集，最 優(yōu)列為 A3，∑ WA3（1，2）／SD（u）＝（3／1＋1／1）＝4，記為（4，3）。

對(duì)（A4，1）行集，最優(yōu)列為 A5，∑（WA5（0，1，2）／SD（u））＝（1／1＋1／1＋8／2）＝6，記為（6，5）。

對(duì)（A4，2）行集，最優(yōu)列為 A4，WA4（2）／SD（u））＝2／1＝2，記為（2，1）。

所以，

LwA4＝∑LwA4v＝∑（WA4（v）／SD（u））＝4＋6＋2＝12，BnA4＝（∑SD（u）｜LWA4）＝3＋5＋1＝9。

則A4平均極大葉枝粒比為 ALB（A4）＝12／9＝1.33。

類似地，LwA5＝2＋2＋4＋1＋1＝10，BnA5＝6＋1＋1＝8，ALB（A5）＝10／8＝1.25。

LwA6＝2＋4＋2＋1＋1＝10＝10，BnA6＝1＋1＋6＝8，ALB（A5）＝10／8＝1.25。

經(jīng)ALB（Ai）（i＝3，4，5，6）比較可得單屬性分辨強(qiáng)度順序：A4、A5、A6、A3，證明以核屬性作為首選劃分屬性并非可得最優(yōu)樹(shù)［14］。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文以粒計(jì)算［7］為理論依據(jù)，提出以屬性的葉枝粒比確定劃分屬性的算法：將屬性劃分為若干基本粒，以粒的葉枝比預(yù)測(cè)其劃分后可能的最好情況代表該粒最強(qiáng)分辨能力，以屬性中各基本粒的最強(qiáng)分辨能力之累加和作為該屬性的最強(qiáng)分辨能力，而表中屬性分辨能力最強(qiáng)者為劃分屬性。按劃分屬性建立結(jié)點(diǎn)，依此逐級(jí)遞規(guī)劃分得最優(yōu)決策樹(shù)。算法不涉及概率計(jì)算和指數(shù)對(duì)數(shù)復(fù)雜運(yùn)算（信息增益算法）和屬性約簡(jiǎn)復(fù)雜過(guò)程（粗糙集算法），具有準(zhǔn)確度高、算法簡(jiǎn)潔的特點(diǎn)。

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