决策树的优点在于它的直观和易理解性,但在许多应用中变量值是连续和渐变的,并且在许多情况下,并不要求得到精确的输出预报值,而是能够将输出控制在一定的范围内或作出决策分类。采用传统的决策树进行决策或分类存在着局限性,以变量的某一阈值作为决策或分类的判别条件(如X>正),变量取值在该阈值上下将引起决策或分类的突变(不连续性),决策或分类结果对于阈值取值很敏感,并且决策树的知识可理解性较差。克服上述局限性的改进方法是,对决策或分类的条件和目标变量的取值进行云离散化表达,基于云理论的决策树既增加了知识的可理解性又确保决策或分类结果的连续性。