决策树技术在高校招生决策中的研究与应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述决策树技术中ID3算法的基本思想和改进方法,并用该算法对高校招生录取数据进行分析,建立基于改进决策树方法的高校招生决策应用研究模型,并运用模式匹配算法及朴素贝叶斯方法进行验证,分析出影响考生报到的潜在因素,为提高报到率提供参考依据。     

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.     

决策树分类算法及其应用

分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.本文对决策树数据挖掘方法进行分析和比较;并应用分类方法挖掘枣树嫁接成活率与各种外在因素之间的关系,证明了决策树算法在果树研究领域有着广阔的应用前景.     

简谈数据挖掘算法

数据挖掘是一种在大型数据库中寻找你感兴趣或是有价值信息的过程。本文介绍了数据挖掘的定义,功能以及数据挖掘的过程,简单介绍了数据挖掘的常用算法,详细介绍了决策树算法,并对多种算法进行了比较,最后结合当前的研究成果,分析了数据挖掘领域的应用前景。     

决策树算法在中职招生宣传中的应用研究

目前，数据挖掘技术已广泛应用于市场营销、金融、保险、工程与科学数据分析等领域。本文尝试性地利用数据挖掘中的决策树算法，对中职考生的报考数据进行分析研究，生成决策树，总结出规则，为决策；等提供理论支持。     

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.     

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.     

数据挖掘技术及其应用

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术，指出了分析数据仓库内容有2种基本的方法：联机分析处理和数据挖掘；讨论了联机分析处理的体系结构，提出了数据挖掘中一些常用的方法：决策树、关联及数据统计分析、神经网络和最近邻方法；介绍了数据挖掘的应用。     

基于C5.0算法的学生成绩分析决策树构造

随着高校的扩招和信息化技术的应用,学校教务管理系统已经拥有大量的考试数据,如何利用这些数据,采用一定的技术手段,获取其中的有用信息,这是众多学校教务部门希望解决的问题。本文提出了使用数据挖掘技术分析学生成绩数据,发现数据中的隐含规则与知识,给教师提供教学决策的解决方案。并以成绩分析决策树为例,对数据预处理、归纳决策树、剪枝和规则以及规则应用整个过程进行了详细论述。为高校相关部门和工作人员分析学生成绩,提供了一种可行的思路和方法。     

数据挖掘在独立学院招生录取评鉴中应用

云技术、数据挖掘、互联网+等概念已经渗透到各个行业领域。高校每年招生产生的大量数据也逐渐被学校重视起来重新考量。本研究使用数据挖掘技术决策树ID3算法和其改进算法C4.5,探究这些数据运用在招生宣传决策中的可行性和有效性,并寻找录取新生的信息之间的关联规则。提出了把数据挖掘技术应用于高校招生工作和高校管理工作的新思想,并建立了高校招生的数据挖掘模型。     

起重机械检验数据挖掘系统的设计与实现

利用数据挖掘技术,开发了起重机械检验数据挖掘系统,为检验起重机械安全运行性提供了一种有效决策模型。系统采用决策树分类,实现了对起重机械的故障诊断;利用关联规则,对起重机械缺陷、失效进行相关性分析。系统运行结果表明,该系统具有一定的应用价值。     

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。     

数据挖掘在医院信息系统中的应用探讨

目前,医院信息系统普遍应用于大中型医院,提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的医学数据。采用数据挖掘中的粗糙集理论、人工神经网络算法、决策树算法可以对医院信息系统的大量数据进行分析,发现有用的、潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有力的技术工具;也为医院管理人员提供有价值的信息,帮助其作出正确的决策。因此对医院信息系统中数据挖掘的过程以及所应用的技术深入研究,能充分发挥数据挖掘在医学领域的作用。     

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。     

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。     

基于决策树法的我国城镇居民生活质量评估模型研究

决策树在数据挖掘中的应用很广泛,它是生成分类器的一种有效方法,本文用决策树法对我国居民生活质量进行了分类、建模、实证分析,所建模型具体直观,分类精度较高。     

决策树在网上销售中的挖掘研究

采用数据挖掘中的经典决策树算法ID3,对某网站数据进行预处理,构建了基于信息增益的决策树,产生一些有用的购买行为规则,证明了决策树技术在网上销售领域有着广泛的应用前景。     

数据挖掘技术在企业CRM中的应用

近几年来,数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用一直是人们研究的热点。本文以汽车行业为例讨论了数据挖掘技术中的决策树算法如何应用到企业CRM中。     

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。     

决策树学习研究

决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一,在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理论意义与实用价值。在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后,介绍了它在工程上的实际应用,最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。