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.     

大数据环境下决策树的研究

传统决策树在中小型数据集的预测分类上表现优秀,但在大数据集的处理上仍然存在效率低下、准确率较低等问题.为了适应大数据集环境,国内外学术界和工业界提出了将决策树与分布式处理平台相结合的分布式决策树算法,面向大数据处理的Hadoop和Spark分布式计算系统的出现,为研究分布式决策树算法提供了新的契机.为此,面向以基于大数据系统的分布式决策树算法为研究对象,从决策树基础算法、大数据平台的分布式并行机制和大数据平台下分布式决策树实现的三个方面进行剖析,以呈现Hadoop和Spark平台下的分布式决策树算法当前研究现状,并分析未来分布式决策树的研究方向.     

基于决策树 ID3算法研究与实现

F:阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍,运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型     

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.     

一种改进ID3型决策树挖掘算法

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法.     

决策树生成算法在税务稽查选案中的应用

介绍了数据挖掘和决策树生成算法,利用决策树生成工具对纳税人的税收数据进行挖掘,并对挖掘结果进行了分析。     

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.     

基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

为解决目前常用于就业数据分析的C4.5算法、基于粗糙集等的决策树生成算法均无法很好地处理决策精度需求不同和噪声适应能力的问题,运用基于多尺度粗糙集模型的决策树算法于于高校就业数据分析,并以某高校2012年就业数据为例进行分析,同时将分析结果与C4.5算法和基于粗糙集的决策树生成算法的分析结果进行比较．结果表明:基于多尺度粗糙集模型的决策树算法生成的决策树树形结构简单、产生的规则简洁、不存在不可分的数据集、运算速度快．     

数据挖掘在国际贸易电子商务中的应用

讨论了数据挖掘在国际贸易电子商务中的重要作用和基本过程，探讨了对挖掘前的数据预处理工作和决策树挖掘过程。针对国际贸易电子商务数据的特点，利用决策树方法对国际贸易电子商务数据进行挖掘，对挖掘的规则进行了分析。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

数据挖掘中决策树算法的探讨

随着数据量的增长,根据数据分布寻找规律,要借助于相应的数据挖掘工具,这里主要采用决策树的方法.决策树算法是通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.针对决策树存在的一些问题,提出了改进方法.     

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·     

一种基于粗糙集构造决策树的改进算法

基于变精度粗糙集模型,对文献[3]提出的生成决策树方法进行改进,把变精度加权平均粗糙度作为属性选择标准,提出一种构造决策树新算法.新算法用变精度近似精度来代替近似精度,能有效地克服噪声数据在构造决策树过程中对刻画精度的影响,使生成的决策树复杂性降低,泛化能力更强.     

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.