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本文简明扼要的介绍了数据挖掘中决策树SPRINT算法,并对其进行了一定程度上系统的分析和改进. 相似文献
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具有不平衡类分布的数据集在许多实际应用中是很常见的,但由于类分布不平衡,给那些已有的分类算法带来了很多问题。一种为处理不平衡类问题而开发的基于决策树和人工神经网络的有效组合方法被讨论。它基于数据抽样的方法构建组合分类器,并利用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)作为评价挖掘性能的分析工具,最后在PAKDD2007竞赛活动提供的实际数据上进行了有效性验证。 相似文献
63.
64.
分类是数据挖掘中一个重要的研究领域。常用的技术有决策树分类、贝叶斯分类、神经网络分类等。通过对当前具有代表性的分类算法原理进行分析、比较,总结出每种算法的性能特征。 相似文献
65.
66.
两种产生模糊决策树的启发式比较(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
比较与分析了产生模糊决策树的两种启发式 :一种是广泛使用的最小模糊性 ,另一种是可能性分布的最小不可指定性。分析表明这两种启发式在很大程度上能得到同样的扩展属性 ,而且比较分析的结果也为如何在实际学习问题中选取合适的启发式提供了一些有用的信息。 相似文献
67.
68.
数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术.通过对数据挖掘决策树算法和未成年犯罪人员行为数据进行分析,找出其中潜在的规则为相关部门决策提供理论的支持. 相似文献
69.
在数据挖掘中分类是一个重要的研究方向,SPRINT算法是分类算法中很著名的算法。分析了SPRINT算法存在的不足和可以改进的地方。提出一种提高SPRINT算法建树速度的新方法。 相似文献
70.
介绍了weka的特点及其在教学上的应用,并给出了教学实例。利用ID3算法建立了罪犯减刑效果模型,用来对影响罪犯减刑效果的因素进行分类.通过Weka系统,得到了有应用价值的分类结果。 相似文献