决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

二元组决策树模型设计

针对数据挖掘的一般应用，采用决策树的方法，建立了二元组决策树模型，给出了模型中的两类数据和六个操作的一般描述，模型的重点是决策树建立、决策树剪枝和规则集推导。     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

数据挖掘与决策树理论与应用

数据挖掘是一门科学、一门艺术，也是一门技术。它用来探索一批量大且复杂的数据，以便从中发现有用的模式。决策树是简单而又成功的技术，用来预测和解释有关一个数据项的某些度量与它的目标值之间的关系。决策树原本是从逻辑、管理和统计学中演绎而来的，除了应用于数据挖掘以外，现在它是在文本挖掘、信息析取、机器学习和模式识别等其他领域中高度有效的工具。     

决策树算法的研究与改进

决策树是数据挖掘中重要的分类方法，本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上，提出了一种改进的决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）．这种决策树实际上是把线性分类器和决策树结合在一起．实验证明，用该方法构造的决策树能有效地减少决策树的层数，从而提高决策树的分类效率．通过MBDT分类实验，验证了上面结论的正确性和有效性．     

决策树方法使用中的改进策略

本文介绍了决策树方法的基本理论，详细介绍了决策树的经典算法ID3算法的使用条件，提出了在实际应用中的限制，并对该算法实际的应用提出了改进措施，使决策树方法能更好的为数据挖掘领域服务。     

改进决策树的研究

提出了一种结合规则技术思想的决策树的改进方法，利用数据挖掘所产生的规则对决策树每个分支节点的分裂条件进行判断，即能限制决策树生长，又能帮助选择最优线路，从而使决策效率明显提高。     

一种快速求最佳分割点的决策树方法

数据挖掘是近年来出现的一种综合了机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术.而决策树技术是数据挖掘的核心技术,应用广泛.本文阐述了决策树技术的基本建树方法,给出了一种按照二进制方法对离散属性快速求最佳分割点的方法,大大减少了存储空间,提高了建树效率.     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术，尤其是它所牵涉的信息论原理，并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。     

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．     

决策树数据挖掘技术在医学诊断中的实现

在决策树数据挖掘技术上提出PEP后剪枝算法,对数据预处理、决策树的生成和导出决策规则及测试等问题进行了分析和研究,并建立了一个可视化系统,在分析有关医学诊断数据表的数据挖掘中,有些规则对于医学诊断具有一定的借鉴意义,取得了比较满意的实际应用成效。     

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·     

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。     

应用数据挖掘技术促进数字化校园建设

阐述了数字化校园和数据挖掘技术的关系．在分析了数字化校园中应用数据挖掘技术的需求基础上，将决策树算法、关联规则算法、聚类分析、回归分析方法具体应用于数字化校园，为数字化校园的建设开启了新思路．     

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.     

数据挖掘分类算法刍议

本文主要针对数据挖掘分类算法研究现状,对目前发展较成熟的几种分类算法如决策树、关联规则分类、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等分别进行了论述,并且展望了数据挖掘技术的未来。     

C4．5算法在高校学生心理教育方面的应用研究

研究了数据挖掘技术的概念、过程、方法和技术等内容,详细地介绍了决策树技术在学生心理问题数据挖掘中的全过程,采用C4．5算法生成了学生心理问题的决策树模型,并由此产生了分类规则,为高校心理咨询工作提供了一些有用的参考依据。实验’结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。