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.     

基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

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。     

C4.5决策树算法在医疗数据分类中的应用研究

随着医疗水平的不断提高,借助机器学习方法对大量的医疗诊断数据进行分析成为近年来热点研究方向之一.在介绍C4.5决策树算法的相关理论及建树流程基础上,以竞赛项目中的乳腺癌数据集为基础,对数据集进行预处理,建立决策树分类模型,以可视化形式展示分类结果.实验结果表明,该分类模型可达到较高的准确率,证明决策树算法有助于医疗数据分析应用.     

基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

一种基于决策树的多示例学习算法

提出了一种基于决策树C4.5的多示例学习算法C4.5-MI,通过拓展C4.5的熵函数和信息增益比来适应多示例学习框架.应用梯度提升方法对C4.5-MI算法进行优化,得到效果更优的GDBT-MI算法.与同类决策树算法在benchmark数据集上进行比较,结果表明,C4.5-MI和GDBT-MI算法具有更好的多示例分类效果.     

多尺度单值中智系统中基于优势粗糙集模型的最优尺度选择与约简

单值中智集是处理不确定、不一致信息的有效工具,结合单值中智粗糙集和多尺度决策系统,提出基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型的最优尺度选择和约简算法.首先,在构建基于优势关系的多尺度单值中智粗糙集模型时引入正理想点、负理想点和不确定点来刻画单值中智数大小关系;其次,结合证据理论中的信任函数和似然函数给出模型的最优尺度选择算法及约简算法;最后,利用五组UCI数据集对文中提出的模型与算法进行实例验证,分析算法的有效性.提出的算法在分类精度和算法效率两方面都有所提高,进一步扩展了单值中智粗糙集在多尺度决策系统下的应用,为后续该领域的研究提供参考.     

C4.5算法的分析及应用

C4.5算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,应用广泛。介绍了决策树及其常用算法ID3,指出了它存在的缺点。分析了C4.5算法,通过其在高校教学决策中的应用实例,说明数据分类并实现预测的过程。最后指出了C4.5算法的不足及未来的研究方向。     

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。     

基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用

介绍了一种基于粗糙集理论的决策树生成算法--RDT(Rought Set Decision Tree).该方法运用了粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,引入启发式条件计算并选择条件属性作为决策树的根结点或子结点.通过一个例子,与运用信息熵概念建立决策树的算法进行比较,结果表明采用RDT方法得到的决策树优于采用信息熵方法得到的决策树.还讨论了RDT与ID3算法对决策树精度和规模的影响,分析数据分类和知识发现的过程及特点.     

基于粗集理论的新决策树剪枝方法

提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

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Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。     

一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法

文章提出了一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法,即应用形式概念分析中的内涵集去解决属性约简、核等粗糙集中的一些重要问题.实例证明了该方法的有效性.     

基于 Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

以商务决策作为研究背景,基于Rough Set理论解决商务决策支持系统中信息不确定,数据量大的困难.从Rough Set理论的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough Set理论和方法对商务决策支持系统的实例进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.     

一种基于RS和SVM的目标对象的性能分类方法

提出了一种基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的目标对象的性能分类方法,该方法将RS和SVM结合在一起对性能进行分类．在分类之前,首先利用RS对属性进行约简,将约简后的属性作为输入端输入到SVM中进行训练,再用训练好的SVM对测试集进行测试．测试结果表明,该方法分类的精度比较高,速度比较快．     

The Dynamic Evaluation of Enterprise''''s Strategy Based on Rough Set Theory

This paper presents dynamic evaluation of enterprise's strategy which is suitable for dealing with the complex and dynamic problems of strategic evaluation. Rough Set Theory is a powerful mathematical tool to handle vagueness and uncertainty of dynamic evaluation. By the application of Rough Set Theory, this paper computes the significance and weights of each evaluation criterion and helps to lay evaluation emphasis on the main and effective criteria. From the reduced decision table, evaluators can get decision rules which direct them to give judgment or suggestion of strategy. The whole evaluation process is decided by data, so the results are certain and reasonable.