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。     

基于决策树算法的客户分类模型研究

分析了应用决策树算法对CRM系统中客户进行分类的一般过程,对分类的过程中的几个方面进行了优化,给出了一个改进了的基于决策树分类算法的客户分类模型。     

一种基于粒子群算法的多重决策树分类器融合方法

针对数据挖掘中的分类问题,根据多分类器融合的思想,提出一种基于粒子群优化算法的多重决策树分类器融合方法。先将概率度量水平的多重决策树进行线性组合,然后在融合算法中采用粒子群算法优化连接权值矩阵。并在UCI标准数据集上对模型进行了实验研究。结果表明该融合分类方法比单个决策树分类方法具有更高的分类精度。     

一个基于SPRINT的分类算法的实现

在介绍数据挖掘、分类算法有关概念的基础上，介绍了决策树的具体生成算法．为了减少数据量，改进决策树算法实现时的数据结构，详细描述了基于SPRINT(scalable paraUehzable induction of decision trees)分类算法的实现，给出了SPRINT算法的性能评估。     

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。     

应用分类贡献函数的决策树构造方法

在构造决策树的过程中,分类属性选择的标准直接影响分类的效果。本文基于粗糙集的理论,提出了在核中应用分类贡献函数来选择分类属性的新方法。利用UCI提供的数据集对该算法和基于信息熵的算法C4.5,以及基于加权平均粗糙度的决策树生成算法相比较。实验证明:用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较,复杂性低,且能有效提高分类效果。     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

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。     

基于MR的并行决策树分类算法的设计与实现

决策树分类方法是实现数据挖掘中分类任务的一种有效方法,但在大规模测试数据集上运行时其实现性能受到严重影响.本文设计和实现一种基于MapReduce架构的并行决策树分类算法.实验结果表明:基于MapReduce的决策树分类算法比同类算法在其他并行编程模型下的实现在计算节点较多的情况下能得到更优的性能.     

基于非线性拟合方程的多变量决策树算法

根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二次多项式来拟合两个属性间可能存在的相关性,从而构造出分类能力更强的决策树.研究中用UCI标准数据集对各种算法进行测试及比较,实验结果及分析表明此决策树算法具有良好性能.     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·     

基于统计学法则的连续属性值划分方法

目前决策树中很多分类算法例如ID3/C4.5/C5.0等都依赖于离散的属性值,并且希望将它们的值域划分到一个有限区间。利用统计学法则,提出一种新的连续属性值的划分方法;该方法通过统计学法则来发现精准的合并区间。另外在此基础上,为提高决策树算法分类学习性能,提出一种启发式的划分算法来获得理想的划分结果.在UCI真实数据集上进行仿真实验.结果表明获得了一个比较高的分类学习精度、与常见的划分算法比较起来有很好的分类学习能力。     

一种基于粗糙集的决策树构造方法

决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点,计算量大。基于粗糙集理论,利用近似精度的概念来进行属性选择,构造决策树,有效地提高了效率并降低了决策树的复杂度。     

一种基于决策树的乳腺癌计算机辅助诊断新方法

选取500例乳腺癌病例为数据样本，每个样本由9个细针吸取细胞学指标组成，将样本随机分为训练集和测试集，然后利用决策树方法从训练集中学习得到诊断模型，经测试集测试．结果表明决策树的诊断准确率高迭97．33％，灵敏度和特异度分别为98．28％和96．74％．因此，决策树是一种简便可行的计算机辅助诊断方法．     

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.     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

判定树归纳分类法在毕业生就业预测中的应用

采用数据挖掘中的判定树归纳分类法预测毕业生就业情况，给出预测模型、数据采集过程和相应的实现算法及判定树的算法，对判定树归纳分类法进行准确性评估，并给出一个实例。该预测可以用来统计历届毕业生就业情况和指导下届毕业生就业。     

决策树学习方法应用于生境景观分类

遥感影像分类是进行景观生态学研究以及区域景观规划的基础工作,是获取环境资源与信息的主要手段。研究选取秦岭南坡地区100km2范围为实验区域,综合遥感影像、数字高程模型等空间数据,利用C5.0决策树学习算法从750个实地调查样点中自动提取分类知识、建立规则库并实现计算机自动景观分类;同时分析根据不同数量样点得到的决策树规则以及决策树分类精度变化的趋势。分析结果表明,在样点信息充分的条件下,利用决策树学习方法能够实现高景观分类精度;随着样点数量的增加,分类精度也随之提高,该研究中景观分类精度最高达到79.0%。