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。     

分类技术在数据挖掘中的应用研究

本文首先介绍了分类技术的基本概念,讨论了分类方法分析的步骤,阐述了用于构造模型的决策树算法,探讨了决策树算法学习中出现的常见问题的解决方法。展示了应用分类技术挖掘数据的方法,为实际应用提供了理论依据。     

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·     

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。     

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。     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

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。     

一种基于Rough sets生成决策树的算法改进

介绍了决策树算法的含义和构筑方法，对基于加权平均粗糙度构造决策树算法进行改进，通过实例说明了改进算法的优势。     

上下文决策树学习算法及其在机械波图像中的应用

机器学习技术在现代各种数据分析中是备受关注的有效方法之一,目前已在众多领域得到广泛应用。文章以目前较为流行的决策树学习为重点,介绍了决策树学习的几个较为成熟的算法,并将相应算法应用到机械波图像分析中,提出了5点、7点与11点上下文决策树学习算法。通过实验验证该处理方法是有效的。     

ID3算法在教学评估体系中的应用与改进

决策树是一种类似于流程图的属性结构。决策树算法主要用于分类和预测,是以样本为基础的归纳学习方法。决策树技术中的算法有很多,常用的是Quinlan于1979年提出的ID3算法。ID3算法相对于其它数据挖掘分类技术中的算法而言,有着自己的优势,但在实际应用中也有一些不足,需要进行改进。     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术，尤其是它所牵涉的信息论原理，并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

决策树挖掘技术在手术诊断上的应用研究

在解决分类问题的各种方法中,决策树是比较常用的一种方法。基于决策树理论,在 ID3算法基础上提出基于悲观错误剪枝的后剪枝算法,并将其运用于医疗系统手术诊断的数据挖掘分析过程中,所得实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果。     

数据挖掘决策树在肝癌病人预后中的研究与应用

本文介绍了数据挖掘决策树算法的基本原理。并将决策树技术应用于肝癌病人预后的影响中。提出了一种预后影响的预测方法。通过20个样本数据,详细的介绍了建立决策树的步骤和方法。     

决策树算法的研究与改进

决策树是数据挖掘中重要的分类方法，本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上，提出了一种改进的决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）．这种决策树实际上是把线性分类器和决策树结合在一起．实验证明，用该方法构造的决策树能有效地减少决策树的层数，从而提高决策树的分类效率．通过MBDT分类实验，验证了上面结论的正确性和有效性．     

分类挖掘技术在金融客户关系管理中的应用

探讨数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用领域，分析金融客户分类的必要性．针对具体的项目论述对金融客户进行分类的方法．改进了传统的决策树分类挖掘算法即ID3算法，提出了进行数据挖掘结果可视化展现的两层软件结构．该方法在银行客户关系管理系统中投入实际运行，获得了较好的用户反映，对企业的决策支持产生了积极的影响．     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。     

基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

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。     

决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

本文提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,通过对大量原始数据信息的挖掘处理,找出最能影响学生成绩的因素,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。论文详细介绍了使用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生成绩样本数据,给出了基于决策树技术的学生成绩分析的应用研究模型。