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。     

ID3算法的优化

针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,首先引入属性重要性进行改进,然后根据ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质进行简化,减少了信息增益的计算量,提高ID3算法中信息增益的计算效率.实验证明,优化ID3算法与传统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.     

基于信息增益和GEP的决策树属性约简算法

分类是数据挖掘的一个重要研究方向,使用决策树进行分类是一种常用而且高效的分类方法。目前传统的算法有ID 3、C 4.5、CART等,这些算法都有如下的局限性:必须人工输入归类集合,划分属性,确定最优的分类集合。为了解决这些问题,本文做了如下工作:①提出信息增益排列GEP染色体头部的思想;②给出基于信息增益的GEP构造决策树属性约简算法(IG-GEPDTAR)并用实验进行验证;③实验表明该算法构造的决策树在具有100%准确性的同时,比使用GEP算法构造的决策树减少了冗余分支,其节点数比传统的ID 3算法和P ID算法构造的决策树的节点数分别减少了82.9%和31.2%。     

大学生体育训练决策支持系统中ID3算法的改进研究

引入ID3算法的大学生体育训练决策支持系统可以根据学生的特征对其分类。而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题，选择分裂属性不符合客观事实。本文运用了一种基于灰色关联度的修正因子属性选择方法予以改进，克服了传统ID3算法的不足，改进的ID3算法可使分类更加精确，更好的为大学生体育训练提供决策支持。     

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。     

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。     

基于改进ID3算法的决策树构建

介绍了决策树算法的基本原理,指出在决策树构建的过程中,ID3（Interative Dichotomic Version3）算法按照信息增益最大的原则选取属性,公式比较复杂,相应计算的复杂度也比较高,耗费较多的硬件资源．相对于ID3算法而言,条件概率决策树算法按照条件概率最大的原则选取属性,条件概率能够把属性和类别联系在一起,公式比较简单,有效地降低了计算的复杂性,并且决策树的建立提高了系统的精确度和检测速度．     

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.     

数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法

针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间.     

不确定型决策准则的使用误区

简要介绍了决策论中不确定型决策的基本概念和5种不确定型决策准则。分析了各种不确定型决策准则的决策目标，并以不确定型决策准则之可靠性的讨论为基础，指出不确定型决策准则的使用误区。     

一致连续函数的判定

函数的一致连续性是数学分析所讨论的函数的一个重要性质.本文总结了各种区间上一元函数一致连续性的若干个判别方法,帮助读者系统的掌握区间上函数一致连续性的基本知识.为进一步利用函数的一致连续性去解决问题提供强大的理论基础。     

决策树与模糊决策树的比较

对决策树与模糊决策树的异同进行了比较分析.模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广 ,它作为一种知识表示形式更符合人类的思维.     

并行设计的模糊决策及其决策系统

从层次关系的模糊描述、模糊关系方程和决策原理等方面，对产品并行设计的模糊决策进行研究，介绍了枪械并行设计模糊决策支持系统开发的指导思想、功能和系统动作过程。     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

一种不完备决策表中的广义决策约简

现实世界中大量存在的信息系统是不完备的,研究了包含不确定性和不精确性两种因素的不完备信息系统,建立了一种基于相似关系推广的粗糙集模型并对这种情况下的不完备决策表进行分析.研究了广义决策约简的方法,根据约简生成了决策规则.     

具有风险厌恶型决策者的有限阶段马尔可夫决策过程

【目的】在分析了期望最大化准则无法控制方差的局限性的基础上,考虑具有风险厌恶型决策人的有限阶段马尔可夫决策过程,为风险厌恶决策者提供决策方法。【方法】建立了悲观准则下有限阶段马尔可夫决策过程的数学模型,并基于动态规划原理和同向不等号相加的保号性给出了向后递推算法。【结果】得到了每个阶段所有可能状态的最优策略和到阶段结束至少可获得的报酬,并证明所得到的最优策略矩阵满足风险厌恶型决策者的要求。然后,针对连续性策略、成本最小化和风险偏好型决策者等情形下有限阶段马氏过程最优策略的求解进行了一些理论延伸。【结论】给出了一个三阶段马尔可夫过程的算例分析,验证了所提出的模型。     

决策行为公理化的局限与描述性决策理论的作用

理性行为公理体系是经典决策理论的基石,对其局限性仍有很多问题不能解决．本文从描述性决策理论的提出这个角度分析了公理化的局限,以及解决这一问题时描述性决策理论的作用．     

决策行为公理化的局限与描述性决策理论的作用

理性行为公理体系是经典决策理论的基石,对其局限性仍有很多问题不能解决．本文从描述性决策理论的提出这个角度分析了公理化的局限,以及解决这一问题时描述性决策理论的作用．     

应用马尔可夫理论对市场进行预测与决策

阐述了马尔可夫决策理论中的最基本分析方法——系统状态转移概率矩阵决策法 ,指出这种决策分析法能有效地对市场作出预测与决策 ,特别对于某些预测问题 ,应用此法的效果比用其他一些经典预测法所得的结果更优 .对美国柯达、日本富士、中国乐凯三家公司的产品占有率进行了预测与决策