摘要：该文提出了一种区间值属性决策树的学习算法。间区值属性的值域不同于离散情况下的无序集和连续情况下的全序集，而是一种半序集。作为ＩＤ３算法在区间值意义下的推广，算法通过一种分割信息商的极小化来选取扩展属性。通过非平稳点分析，减少了分割信息熵的计算次数，使算法的效率得到了提高。

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