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。     

决策树数据挖掘技术在医学诊断中的实现

在决策树数据挖掘技术上提出PEP后剪枝算法,对数据预处理、决策树的生成和导出决策规则及测试等问题进行了分析和研究,并建立了一个可视化系统,在分析有关医学诊断数据表的数据挖掘中,有些规则对于医学诊断具有一定的借鉴意义,取得了比较满意的实际应用成效.     

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     

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。     

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。     

基于决策树算法的银行客户分类模型

利用决策树算法对银行的信用卡客户进行分类,构建了客户分类模型,给出了分类步骤中信用卡的客户类型特征,为银行的信用卡推广业务提供相应策略.     

决策树的剪枝策略研究

主要研究决策树的修剪策略.着重对决策树需要修剪的原因、发展过程、修剪算法的分类以及修剪过程中注意事项、修剪程度的控制等进行了探讨.     

决策树技术及其在药物治疗中的应用

介绍了决策树技术及其算法,采用决策树中的C5．0算法,结合Clernentine工具对所给数据进行了分类。实现了其在药物治疗上的应用。     

基于决策树技术的福州市居民出行特征分析

居民出行调查是城市交通规划、建设、管理的基础和依据,运用数据挖掘技术中的决策树,对居民出行数据进行了分类规则挖掘,得出了福州市居民的个人情况与其出行方式选择的相关性,并对福州市的交通发展提出了相应对策。     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

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.     

基于平衡准确率和规模的决策树剪枝算法

决策树剪枝是决策树分类学习中的重要步骤,可降低决策树复杂程度和提高决策树泛化能力,从而提高决策树识别精度和效率。通过利用系数函数综合决策树的错误率和规模,形成决策树剪枝标准,在系数函数的参数合适选取,采用自底向上遍历过程逐一进行判断剪枝。实验结果表明,综合考虑决策树的分类预测准确率和决策树的规模大小,BASP剪枝算法能够获得更好的剪枝效果。     

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.     

决策树分类算法的分析和比较

在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。     

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。     

基于决策树技术在高校成绩分析中的应用研究

采用ID3算法构造决策树的方法,给出了基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,教师通过调整教学环节,对学生管理工作提出意见,从而指导教学和管理工作。     

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。     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·