一种基于属性贡献度的决策树学习算法

文章提出一种基于属性贡献度的决策树算法ICD,该算法利用信息熵理论构建基于样本类别信息分布确定的属性贡献度函数模型,从属性选优上消除了多值属性选择的偏向,将ICD算法与ID3、C4.5算法进行实验对比,数据结果表明该算法具有良好的性能.     

基于相似依赖度的属性加权决策树算法

粗糙集分析方法利用数据本身提供的信息,不需要任何先验知识即可对已有的知识进行处理,在保留关键信息的前提下,对数据进行简化并求得属性组合。在此基础上提出了一种基于相似依赖度的属性选择算法,从约简出的属性组合中选择与决策属性最为相似的核集,根据属性的相似依赖度作为决策树的加权值,从而建立决策树。通过对影响学生成绩因素的数据进行分析表明,所提出的算法是易于实施的,而且形成的决策树的准确率也有了一定的提高。     

基于决策树的计算机二级考试成绩分析

本文首先阐述数据挖掘流程的基本概念,介绍了决策树算法的原理,根据决策树算法分析了影响高职高专院校学生计算机二级考试Access的考试成绩的诸多因素,对这些因素按照数据挖掘思想生成了规则集。分析了影响因素后,可为教师在教学过程中明确教学方向和教学重点奠定了基础。     

基于属性重要度的随机决策树学习算法

文章提出一种基于属性重要度的随机决策树构造算法ASRDT,该算法利用粗糙集理论计算每个属性的属性重要度,提升重要属性的影响因子,使得建树过程中随机选择属性时,不同属性之间的区分度得以体现,从而显著提高了算法的抗干扰能力,使ASRST在保持原有RDT算法优点的基础上,更具有良好的分类准确率及稳定性。     

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.     

基于属性重要度的多变量决策树构造方法

文章提出了一种基于属性重要度的多变量决策树的构造算法。基本思想是将等价关系相对泛化的概念用于多变量检验的构造,在单变量结点的构造时,算法倾向选择属性重要度最大的条件属性作为检验属性。实验表明,该算法具有良好的性能,不仅有效降低了树的高度,而且还兼顾了分类的可读性,是效率较高的决策树生成方法。     

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。     

属性约简的决策树分类算法对未成年人犯罪行为的分析

为获得影响未成年人犯罪程度的重要因素,在论证基于属性约简的决策树分类算法适于处理多属性大容量数据表的基础上,将该算法应用于未成年人犯罪行为的分析。分析过程首先从公安业务数据库中提取未成年人犯罪行为的相关信息并建立决策表,同时利用条件属性相对于决策属性的依赖关系进行属性约简,最终针对约简结果生成决策树获取规则,运行结果表...     

基于决策树的空间数据处理策略

为了快速进行空间数据的分类,引入决策树方法,提出空间决策树思想.将空间数据中的空间属性作为测试属性,计算相关信息熵,从而构建所需要的决策树.以奥运会临时超市网点设计为例,用空间决策树法构建不同商区的人流树状图,得到了较清晰的人流趋向树状图.     

基于决策树的知识表示模型及其应用

针对数据挖掘过程中的数据库精炼问题,在分析现行属性约简方法的特点和不足的基础上,结合决策树算法操作简单、分类速度快的特点,通过知识的规则化描述以及规则族之间的相似性比较,建立了一种基于决策树的属性约简方法（简记为BD-RED）,讨论了规则族之间的相似性度量的可释化构建问题,给出了BD-RED的具体实施策略,并结合实例分析了BD-RED的性能。结果表明,BD-RED具有良好的结构特征和较强的可操作性,可以有效实现不同决策理念下的属性约简,适合不同类型的大规模数据库的属性约简。     

基于粗糙集理论的决策树构造算法

应用粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法。该方法以属性重要性评价指标作为信息熵函数,对务件属性进行选择,充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,弥补了ID3算法对属性间依赖性强调不够的缺点,解决了决策树中子树的重复和有些属性在同一决策树上被多次选择的问题,该方法还能对不相容决策表进行正确分类。实例表明该方法是正确有效的,而且明显优于传统的决策树构造方法。     

基于决策树的全国计算机等级考试网上报名系统设计

本文以平顶山学院考点为例,结合高校报名点的普遍特点,设计了一个集考试报名、信息查询与统计、考生成绩分析等功能于一体的全国计算机等级考试网上报名系统。提出了用决策树算法对考生成绩进行分析,为考点指导考生报名和考点培训提供帮助。     

基于属性相似度的决策树生成算法

为寻找最优决策树,对决策树生成方法进行了研究,提出了属性相似度的计算方法,引入了属性相似度,对测试属性进行约简.在此基础上,提出了以属性相似度为启发规则的决策树生成算法.该方法预测精度高,计算简便.     

一种改进的区间值属性决策树学习算法

通过引进新的非平稳割点定义,提出了改进的区间值属性决策树学习算法,改进后学习算法的效率有很大程度的提高。     

多种属性选取标准“多数表决”优化决策树研究

测试属性的选取即属性选择标准是构建决策树的关键及核心,对于同样的数据集,不同的属性选取标准构建的决策树有可能差别很大。对于不知采用何种属性选择标准或者没有一种标准适合所处理的数据集,本文提出了一种解决的方法,即多种属性选取标准多数表决优化决策树算法,该算法利用专家会诊的思想,构建决策树,具有更广的适应性和更可能高的准确率。     

基于非线性拟合方程的多变量决策树算法

根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二次多项式来拟合两个属性间可能存在的相关性,从而构造出分类能力更强的决策树.研究中用UCI标准数据集对各种算法进行测试及比较,实验结果及分析表明此决策树算法具有良好性能.     

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。     

决策树分类的属性选择方法的研究

针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,引入OneR算法选择属性的相关子集进行分类,降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明,与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分类准确率,降低了分类时间,同时克服了ID3算法的取值偏置问题,优化了分类结果。     

浅谈高校计算机应用基础课程的教学改革

"计算机应用基础"是一门以培养大学生计算机文化素养及计算机应用能力为主的公共基础课。本文分析了"计算机应用基础"课程教学存在的问题,提出了提高该课程教学质量的一些建议和措施。     

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。