摘要：决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用，其规则生成算法实现对决策树规则的提取和化简。属性相关性分析的基本思想是计算某种度量，用于量化属性与给定概念的相关性。提出了一种基于属性相关性的c4．5决策树规则生成算法c—c4．5rules，可替代c4．5原有的规则生成算法。c—c4．5rules在对规则进行化简时充分考虑了属性之间的关联性，实验表明该算法在保持原有分类精度的前提下，能有效提高规则生成时的计算速度和效率。

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