摘要：为了有效地分析高维决策表,提出了基于流形学习降维的决策分析算法（decision analysis algorithm based on manifold learning,DAML）.算法使用等距映射法（ISOMAP）对原始数据做降维处理,在得到的主坐标数据上进行决策分析.根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式,并计算原始数据主成分.提出了基于等价支持子集的决策算法用于计算主成分属性重要性、属性区分能力及等价支持子集.在得到等价支持子集的基础上抽取决策规则,根据决策规则预测算法预测未知数据.选取UCI数据库中标准分类数据集作为仿真实验样本,并对比C4.5决策树算法、K最近邻居算法（KNN）与提出的决策规则预测算法在Iris、Breast cancer、Wine、Spectf heart和Ionosphere数据集上的分类精度来验证算法的有效性.

关键词：流形学习 等价支持子集 决策分析 降维 

单位：河南大学工商管理学院 开封475000 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室 西安710072