关键词：包分类;;决策树;;内存优化;;动态点切分
摘 要：针对传统的包分类算法存在较多规则冗余问题,该文在分析规则集特征的基础上,提出一种基于动态点切分的多决策树包分类算法(Clustered Dynamic Point Split,CDPS)。该算法首先通过聚类具有相似空间交叉关系的规则,划分规则集为若干子集,然后在每个子集中动态地选取规则投影点完成空间分解并建立决策树。仿真结果表明,在保证算法的时间性能前提下,CDPS算法的内存占用较HyperSplit和EffiCuts分别减少了95%和50%。
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