一种改进的决策树分类算法研究

传统的ID3决策树算法存在诸多不足,如计算效率低、多值偏向等,对此,提出了属性值空缺、多值属性的选择以及属性选择标准方面的改进方案,并将加权熵和简化熵引入决策树算法以改进传统ID3算法.实验结果表明,改进后的算法在整体性能方面较目前广泛应用的ID3算法有更优秀的性能表现.     

数据挖掘中的属性选择偏差抑制算法研究简

决策树算法广泛应用于数据挖掘领域之中.属性选择是决策树方法挖掘效率的关键,但ID3方法和C4.5方法在选择属性时,都会产生一定程度的选择偏差.据此,该文对信息增益模型进行了改进,将多次对数运算的信息熵求取过程简化为多值求和,从而规避了属性选择出现偏差的可能性,也加快了决策树构建的执行速度.依托学生情况数据展开的实验研究表明,与经典的ID3方法相比,该文方法构建的决策树更加简洁.同时,随着数据样本数量的增大,该文方法的执行时间大为降低.     

数据挖掘中的属性选择偏差抑制算法研究

决策树算法广泛应用于数据挖掘领域之中.属性选择是决策树方法挖掘效率的关键,但ID3方法和C4.5方法在选择属性时,都会产生一定程度的选择偏差.据此,该文对信息增益模型进行了改进,将多次对数运算的信息熵求取过程简化为多值求和,从而规避了属性选择出现偏差的可能性,也加快了决策树构建的执行速度.依托学生情况数据展开的实验研究表明,与经典的ID3方法相比,该文方法构建的决策树更加简洁.同时,随着数据样本数量的增大,该文方法的执行时间大为降低.     

基于决策属性挑选策略的改进的决策树算法

首先介绍了决策树算法的基本理论和建模过程及传统的决策属性的选取标准。然后介绍了传统的ID3决策树算法,并对常用决策树算法的优缺点进行了总结。以经典的决策树ID3模型为基础,对已有决策属性挑选策略进行了分析和总结,对决策属性挑选策略进行了改进,提出了基于"相关信息增益度"的决策属性挑选策略。该方法基于信息增益的计算标准,并通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法"多值偏向性"的缺陷进行补偿。最后,将该方法应用于UCI数据中心的标准数据集合中,从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统ID3算法进行比较和分析。通过实验分析,改进的E-ID3算法在分类精确度方面有更优秀的性能表现。     

ID3算法的改进和简化

针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性重要性来改进ID3算法,并根据改进的ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质来简化该算法.实验表明,优化的ID3算法与原ID3算法相比,在构造决策树时具有较高的准确率和更快的计算速度,并且构造的决策树还具有较少的平均叶子数.     

基于关联矩阵的决策树分类算法

ID3算法是决策树学习归纳和数据挖掘中的核心方法。针对ID3算法存在的多值偏向问题,该文提出了一种新的方法对ID3算法加以改进。首先建立属性的关联矩阵,然后通过计算属性的类方差选择分裂属性,结合实例说明了改进算法的基本思想。实验结果表明,改进后的算法能够构造更合理的决策树并能在一定程度上克服多值偏向。     

改进ID3决策树算法——SS_ID3算法

从分析ID3决策树算法及解析入手,引入属性样本结构相似度概念,构建了样本结构相似度模型,并以该模型和属性的信息增益共同作为决策树内部结点的选择标准。改进SS_ID3决策树算法,着眼于决策树非叶结点的选择标准的优化,继承了原始ID3决策树算法的优点,并在多值偏向性的修正、决策树的大小控制及分类预测性能等方面取得了积极的改进。     

决策树模型在2型糖尿病预测中的应用

决策树作为从大规模数据中探索概念构成的代表,是弱化模型结构仅从数据出发构建概念的典型,所以决策树作为数据挖掘的典型技术得到了广泛的应用。根据临床检验资料信息,利用决策树模型建立2型糖尿病预测模型,为能更准确地诊断2型糖尿病提出理论依据。首先,搜集数据并进行预处理;然后,利用R语言编程构造ID3算法和CART算法的分类模型;再通过对ID3算法和分类回归树(CART)算法研究相比较,分析对比每个单一算法的性能和挖掘收集到的糖尿病数据;最后,比较2种方法的准确率,对预测结果进行评估。构建的诊断模型都具有较高的预测准确度,且CART模型优于ID3模型,对预测2型糖尿病的患病风险具有一定的临床参考价值。     

改进的ID3算法构造专升本考试成绩决策树

ID3算法是决策树归纳分类算法的一种.通过对ID3算法的计算复杂度分析,提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进算法,并把该算法应用于建立学生专升本考试成绩分析决策树中.     

改进的决策树算法在手写体汉字识别中的应用

介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识...     

改进的ID3算法在高校就业系统中的应用分析

为有效利用高校就业管理工作中多年来积累的大量数据,通过对数据挖掘中常用的决策树ID3算法进行研究,结合就业信息的特点对ID3算法进行了改进,并对改进的ID3算法进行了分析,指出了决策属性对就业的影响。     

决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用

目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4．5算法对图像数据的分类，获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率，证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

医疗数据中知识发现的研究

介绍了ID3决策树算法建立决策树的基本原理和改进方法,利用改进的决策树算法对心脏病医疗诊断数据进行数据挖掘·采用VisualC++6 0进行编程建树,得到了一些有实际参考价值的诊断规则,获得了较高的分类准确率,证明了决策树算法在智能医疗诊断数据挖掘领域有着广泛的应用前景·     

基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法

决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法。介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性。改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值。     

C4.5算法的分析及应用

C4.5算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,应用广泛。介绍了决策树及其常用算法ID3,指出了它存在的缺点。分析了C4.5算法,通过其在高校教学决策中的应用实例,说明数据分类并实现预测的过程。最后指出了C4.5算法的不足及未来的研究方向。     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

决策树挖掘技术在手术诊断上的应用研究

在解决分类问题的各种方法中,决策树是比较常用的一种方法。基于决策树理论,在 ID3算法基础上提出基于悲观错误剪枝的后剪枝算法,并将其运用于医疗系统手术诊断的数据挖掘分析过程中,所得实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果。     

决策树算法的研究及实例分析

分类与预测是数据挖掘技术中的一个重要研究领域．而决策树算法又是分类与预测的核心技术算法之一．描述ID3的主要算法,介绍信息增益、系统总熵和信息熵的概念及其计算公式;然后对ID3算法进行了深入地研究与分析;最后把决策树中的ID3算法运用在学生综合测评中．ID3算法最大的缺点是运算复杂,而且要花费较多的时间．     

数据分类中决策树算法的一些改进

分类是数据挖掘中重要的研究课题.决策树方法是一种常用的分类算法,所建立的树型结构模型很直观,易于理解.传统的分类方法在处理海量数据时会出现性能下降或精度降低的问题,经过改进的ID3算法,基于SPRINT,消除了内存的限制,运算速度快,具有可伸缩性,性能较好.