针对常规决策树算法在挖掘数据流时存在的不足,提出一种基于正态分布的决策树NDDT(Normal Distribution Decision Tree)算法。从近似正态分布的相关定理出发,详细分析算法的具体实现过程,给出算法实现的伪代码及注释,并借助Matlab软件进行建模与仿真。结果表明,NDDT算法具有精度高、精度不依赖于参数δ、处理时间短及处理时间与训练数据样本呈近似线性关系等优点。因此NDDT算法具有可行性、可靠性及良好的应用前景。
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