基于超曲面分割的最优决策树算法

首个支持超曲面分割的最优决策树（ODT）算法提出，克服了传统轴平行分割表达力受限及大规模数据集扩展性差的问题。 最坏情况工作复杂度为 O(K!K N^{KG+1})，增量生成程序将可行性检查成本从 O(K^2) 降至 O(K)，且结构支持 GPU 并行化。 该通用算法设计可加速轴平行决策树（ADT）等其他 ODT 变体，显著提升大规模数据下的求解效率。