多状态系统的LAD决策树的建树方法研究

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 .