改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持.实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值.     

一种面向噪声数据的决策树优化算法研究

针对ID3算法构造的决策树结构复杂、对噪声数据比较敏感等局限性,提出一种新的面向噪声数据的决策树构造算法。算法借鉴变精度粗糙集和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,在算法形成过程中利用决策规则的可信度对决策树进行修剪,避免了生成的决策树过于庞大。结果表明,该方法是有效的,能够克服部分噪声数据对决策树的影响,且能满足不同用户对决策精度的要求。     

网络行为监控及其在主动网络安全管理中的应用

本文的主要研究内容为针对主动网络安全管理中的用户网络行为技术进行阐述,对网络行为监控中所采用的具体技术流程和措施进行分析。基于现有的用户网络行为分析方法,采用了基于知识发现的决策树选择算法。论文最后,对需要进一步进行解决的问题进行说明,就是如何从用户网络行为数据库中通过决策树算法来构建适合网络管理的模式。     

一种多标准决策树剪枝方法及其在入侵检测中的应用

为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用. 给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树. 实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况. 该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理.     

增量决策树算法及复杂度分析

介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析.通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树.     

基于用户领域知识优化ID3算法的研究与应用

本文在ID3算法的基础上引入属性重要度因子和均衡化函数,对ID3算法进行优化,改进了经典ID3算法要求每个属性对类别属性的贡献一样的缺点,可以适用于不同属性对类别属性的贡献不同的情况,同时也弥补ID3算法偏向多值属性的不足。最后给出具体一个实例说明其构造决策树的过程,并将优化算法与经典ID3算法构造的决策树进行了比较,从而得出优化后的算法具有更大的适应范围,且更符合用户实际情况的需要。     

一种新的简化ID3决策树的算法

决策树简化是决策树学习算法中的一个重要分支。文章以 ID3算法构造的决策树为基础 ,提出了一种高效的简化决策树的算法。算法先序遍历由 ID3构造出来的决策树的各个节点并对其子树进行比较 ,如果各子树的属性都相同而且存在某些相应的分支对于各子树完全相同 ,则改变决策树中相应属性的层次关系并把相同的分支分别合并起来。算法减少了决策树的深度、宽度与叶子数目 ,降低了决策树的规模。尤其对于逻辑表达式的归纳学习 ,简化之后的决策树要明显优于原决策树。     

音乐推荐系统中的用户冷启动问题

利用新用户使用音乐时的上下文环境信息来解决冷启动问题.当用户播放音乐时，提取用户当时场景的时间、天气、状态等信息，利用这些信息构建决策树分类模型.当新用户使用音乐推荐系统时，提取当前情景的上下文信息，根据决策树分支和上下文信息判断新用户的兴趣，向新用户推荐音乐.实验结果表明，当采用上下文相关音乐推荐算法，推荐数目不超过6项时，新用户对推荐结果的满意度超过TopN算法.     

决策树分类算法的分析和比较

在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

C4.5算法在民航CBT中的应用

决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树,提高决策树的泛化能力,避免对训练集的过适应,是决策树学习中的重要研究内容。本文详细介绍了数据挖掘算法中的C4.5算法的基本思想,并且对REP剪枝技术进行分析,以此对C4.5算法进行剪枝。实验表明改进的C4.5算法与原C4.5算法相比能很好地处理训练集的非平衡性,并降低决策树的规模,效率得到提高。     

利用决策树发掘分类规则的算法研究

主要介绍决策树方法,回顾利用决策树发掘分类规则的各种方法,并对算法进行评价,最后提出了一个利用决策树分类技术进行月降雨预报的算法。     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

利用多决策树合并算法实现网络入侵检测

本文使用多决策树合并方法对单一决策树算法进行改进,在DARPA提供的入侵检测数据上进行的实验结果表明使用多决策树算法能明显提高检测率并降低误检率。     

基于逻辑描述的决策树算法及其Prolog实现

 决策树算法是数据挖掘领域的重要算法之一.文章首先对决策树算法的数据进行逻辑描述,然后使用保险公司客户数据来构建决策树,利用Prolog语言实现了基于逻辑描述的ID3算法,尝试了用逻辑推理方法解决数据挖掘问题,并对结果进行了分析.     

一种改进ID3型决策树挖掘算法

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法.     

基于ID3算法的天气评定

阐述决策树算法中的ID3算法,采用自顶向下递归的分治方法构造对天气进行评定的决策树模型,并得到了一定的使用价值．     

基于ID3算法的天气评定

阐述决策树算法中的ID3算法,采用自顶向下递归的分治方法构造对天气进行评定的决策树模型,并得到了一定的使用价值．     

自动生成决策树的通用算法模板

目的 提供自动生成决策树的通用算法模板,从而使算法的设计能够快速验证为解决特定决策问题而设计的新算法。方法 提供智能编辑器供算法设计定义自己的公式,并利用该公式或内置算示来初始化通用算法模板,从而实现连续属性的离散化、采用基于概率分布的方法处理未知属性和噪声数据,利用预剪枝和后剪枝算法进行剪枝。结果与结论 用户能够利用该模板,在系统提供的交互式图形环境中,针对不同的决策问题测试决策树生成算法。