【摘 要】
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LAD(Logistic Data Analysis Tree)是一种逻辑数据分析技术,它将布尔代数和优化分析方法引入到了判别分析领域,提出了一种布尔变量集合的变量筛选和建模方法,并可以对冗余模
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LAD(Logistic Data Analysis Tree)是一种逻辑数据分析技术,它将布尔代数和优化分析方法引入到了判别分析领域,提出了一种布尔变量集合的变量筛选和建模方法,并可以对冗余模式进行可视化识别与删除.但目前的LAD 技术还仅限于二状态,而且算法复杂.本文将LAD决策树推广到了多状态情形, 以三状态下建立LAD决策树为例,提出了不可分辨度的定义,并以其下降最大作为寻找最优决策树的依据.说明多状态下建立LAD决策树的计算方法及重要的算法步骤.最后,本文以鄱阳湖地区洪涝灾害影响研究为案例,采用LAD决策树方法对其进行判别分析.
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