决策树算法中的连续属性处理方法

决策树是分类数据挖掘的重要方法.C4.5算法延用了经典ID3算法的基本策略,增加了处理连续属性的方法.在C4.5算法的基础上,讨论了新的基于属性变换的连续属性处理方法.该方法基于统计概率信息,依据概率属性的最佳分裂对应分裂连续属性,增加了决策树的分类精度.     

一种改进的C4.5算法

为了提高C4.5算法的有效性,提出了一种改进的MB-C4.5算法.该算法主要改进了C4.5算法的分枝策略和属性选取的标准.把分类效果较差的分枝合并到分类效果较好的分枝中.引进一个平衡度系数,系数大小由决策者依靠先验知识或领域知识确定.MB-C4.5算法在提高重要属性的选择、减少无意义分枝、过度拟合等方面有一定提高.用该算法构造出的决策树进行分类更为准确、合理.对改进前后的算法用实例进行分析,说明MB-C4.5算法的有效性.     

决策树C4.5连续属性分割阈值算法改进及其应用

结合Fayyad边界点原理提出一种新的连续值属性最佳分割阈值的选择算法.根据Fayyad连续值属性的最佳分割点总在边界点处的原理,只在连续属性分界点处的少数几个分割点中选择最佳分割阈值.构造并训练了改进C4.5分类器,将其应用于视频序列中的人车目标识别.实验结果表明:改进C4.5算法的计算量减少近20％,大大提高了决策树的生成效率,分类准确率也略有提高.     

基于粗糙集决策树优化研究

决策树分类方法是一种有效的数据挖掘分类方法.单变量决策树结构简单,但规模较大.多变量决策树是为了进一步缩减树的规模而提出的决策树结构,通过选取属性的合理组合作为分裂属性,可使树的规模相对较小.文章在对以往所提出的混合变量决策树算法RSH2的抗噪性差和属性被多次选取等问题进行改进的基础上,提出了基于粗糙集的多变量决策树算法VPMDT.通过与ID3、HACRs、RSH2和C4.5等算法进行的实验比较表明,VPMDT有较好的时空性能,并保持较高的分类预测正确率.     

决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

C4.5算法在民航CBT中的应用

决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树,提高决策树的泛化能力,避免对训练集的过适应,是决策树学习中的重要研究内容。本文详细介绍了数据挖掘算法中的C4.5算法的基本思想,并且对REP剪枝技术进行分析,以此对C4.5算法进行剪枝。实验表明改进的C4.5算法与原C4.5算法相比能很好地处理训练集的非平衡性,并降低决策树的规模,效率得到提高。     

因素空间理论的决策树C4.5算法改进

针对决策树C4.5算法在处理数值型因素时比较复杂和分类精度不高等问题,在数据预处理过程中采用云变换进行连续因素离散化,给出了连续属性离散化的具体算法.利用因素空间理论给出一种构造决策树算法的新的启发式函数—分辨度,分析了算法的时间复杂度,证明其为多项式算法.研究结果表明:改进算法的测试准确率和效率均优于决策树算法.     

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。     

基于改进C4.5的E-learning教学辅助系统的研究与实现

为提高E-learning(数字化学习)中学生自主学习以及教师管理学习的效率,提出将决策树C4.5算法应用于数字化学习平台中的决策分析,设计了基于决策树的E-learning教学辅助系统,根据学生的在线学习行为预测其学习效果,以尽早发现问题。基于Fayyad边界点判定原理和数学的等价无穷小理论,对传统C4.5算法作出两点改进,在E-learning系统中,运用改进的算法先训练出在线学习行为与学习效果间的决策树模型,导出分类规则,而后进行学习效果预测。实验结果表明,改进后的算法具有比较高的预测准确率,能够为学习者和教学者提供决策支持。     

决策树C4.5算法的改进及应用

根据C4.5算法中信息增益率计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的C4.5算法,减少了信息增益率的计算量,进而提高C4.5算法中信息增益率的计算效率.改进的C4.5算法与原C4.5算法相比,在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度,将改进后的C4.5算法应用到成绩分析中.     

决策树算法中的连续属性处理方法

决策树是分类数据挖掘的重要方法。C4．5算法延用了经典ID3算法的基本策略,增加了处理连续属性的方法。在C4．5算法的基础上,讨论了新的基于属性变换的连续属性处理方法。该方法基于统计概率信息,依据概率属性的最佳分裂对应分裂连续属性,增加了决策树的分类精度。     

一种改进的决策树学习算法

为提高C4.5算法的准确率引进一个平衡度系数,其大小由决策者依靠先验知识或领域知识确定,在特定环境下人工协调了各属性信息增益率,用改进后的算法构造出的决策树进行分类更为准确、合理.并通过实例分析对改进前后的算法进行了比较,证明改进算法的有效性.     

融合GINI指数的C4.5算法的分类研究

信息增益率倾向于取值数较少的属性和产生不平衡的划分,GINI指数偏向于取值数较多的属性且区间趋于平衡的划分.基于此,该文提出融合GINI指数的C4.5改进算法,首先计算候选属性的信息增益率和GINI指数,其次计算信息增益率和GINI指数的比值,最后筛选出比值最大的属性作为划分结点,改进了C4.5算法的不足.以10次10折交叉验证准确率和运行时间为评价指标,通过5组UCI数据测试改进算法性能,并与ID3、C4.5和CART算法对比实验.实验结果表明:融合GINI指数的C4.5算法减轻了属性取值多少对划分结点选择的影响,并且缓和了划分区间的不平衡,提高了分类准确率和运行效率,算法更加稳定,可行有效.     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。     

基于蚁群算法的分类规则挖掘

在Ant-Miner算法基础上提出了一种利用蚁群算法解决分类规则挖掘的算法(ACR),设计了合理的蚂蚁选择属性及属性分区的概率公式,并对规则质量的衡量等策略进行改进,可以较好地挖掘分类规则.在标准数据集上通过与Ant-Miner算法和经典的基于决策树的C 4.5算法比较,ACR在挖掘分类规则的简单性、正确率上有较好的表现.     

一种改进的决策树学习算法

本文为提高C4.5算法的准确率引进一个平衡度系数，其大小由决策者依靠先验知识或领域知识确定，在特定环境下人工协调了各属性信息增益率，用改进后的算法构造出的决策树进行分类更为准确、合理。并通过实例分析对改进前后的算法进行了比较，证明改进算法的有效性。     

一种有效的C 4.5改进模型

介绍了一种有效的决策树改进模型:R-C 4.5及其简化版本,旨在构造一棵简单的树,同时提高决策树属性选择度量的可解释性,减少空枝和无意义分枝,以及过度拟合。该决策树模型基于著名的C 4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了改进。在R-C 4.5中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题。实验表明,R-C 4.5决策树在保持模型预测准确率的同时,有效改进了树的健壮性。作为R-C 4.5的简化版本,R-C 4.5c和R-C 4.5s可生成更为简单的树,而且R-C 4.5s通过数据预处理阶段完成,易于实现。     

一种改进的基于粗糙集理论的决策树分类算法

提出一种基于粗糙集理论的决策树分类算法.首先,将核属性集中的核属性进行合取后加入析取变换,实现属性约简;其次,在决策树构造阶段,对各条件属性分别求其上下近似集,进而得到各属性的近似精度.选择近似精度最大的属性作为决策树的根结点,以此方法递归应用到各子树上来选择决策树的结点并实现决策树的剪枝.实例分析表明,改进的算法提高了决策树方法的效率.     

大学生体育训练决策支持系统中ID3算法的改进研究

引入ID3算法的大学生体育训练决策支持系统可以根据学生的特征对其分类。而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题，选择分裂属性不符合客观事实。本文运用了一种基于灰色关联度的修正因子属性选择方法予以改进，克服了传统ID3算法的不足，改进的ID3算法可使分类更加精确，更好的为大学生体育训练提供决策支持。     

基于属性相关的智能学习指导模型的设计与实现

决策树分类算法是智能指导系统实现"智能"的一种有效工具。通过对数据的分析和挖掘,能够实现对数据的精确分类。另外,对于决策树和产生式规则集的计算相对简单而且高效。提出了智能指导系统,并介绍了该系统的主要功能模块。在比较了ID3算法和C4.5算法后,结合个性化教学的需求,提出了新的基于规则属性相关的C4.5r算法。同时,给出了系统的计算评估模块。实验结果表明,新的C4.5r算法在运算时间、产生式规则集的规模及计算产生式规则的开销方面明显优于传统的C4.5算法。