基于气象因素的决策树划分方法研究
决策树作为一种常用的数据挖掘方法，其构建过程中的关键步骤之一是如何选择合适的属性进行节点划分。本研究聚焦于气象数据，探索基于不同气象因素的决策树划分方法。
具体而言，我们将分别探讨以下几种基于气象因素的决策树划分方法：
- 基于气温的划分: 该方法将气温作为划分属性，例如，设定不同的温度阈值将数据集划分为高温、常温和低温三个子集。
- 基于湿度的划分: 该方法将湿度作为划分属性，例如，设定不同的湿度阈值将数据集划分为高湿、中等湿度和低湿三个子集。
- 基于风力的划分: 该方法将风力作为划分属性，例如，设定不同的风速阈值将数据集划分为有风和无风两个子集，或进一步细分为微风、强风等多个子集。
通过比较分析不同气象因素划分方法的优劣，本研究为气象数据分析和决策树构建提供参考。
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