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。     

基于不可分辨关系的分类规则算法

决策规则是关联规则、决策树和粗糙集等方法挖掘的主要对象。提出了一种基于属性值重要性的挖掘决策规则的新方法,该算法将属性值重要性看成是可以分辨的元组对数,从其构造的决策树中得到的规则与ID3算法产生的规则是等价的,但该方法计算复杂度低。     

基于多变量决策树的不完备信息系统规则提取研究

不完备信息系统也有很多有用信息，可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多，如比较有影响的ID3算法等，但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不完备信息系统进行规则提取的方法，可以得出部分确定信息，方法简单易行。     

有判定的极小极大规则学习及其应用

使用粗糙集理论对训练集进行属性约简,再使用决策树算法得到决策树规则;然后,根据规则信息量及规则可信度的概念提出两条规则筛选准则,并将两条准则应用于极小极大规则学习方法,形成有判定的极小极大规则学习.将该算法应用于决策树规则的简化,缩小了简化的范围,并能保证规则覆盖的一致性,且可减少规则的总数量.     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

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·     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法

依据换道决策规则进行换道是当前无人驾驶车辆常用的决策方法之一。针对浓雾环境下换道决策规则提取困难和研究较少的问题,研究了高速公路浓雾环境下的换道决策行为。首先,招募24名职业司机,利用Auto Sim驾驶模拟舱搭建虚拟高速公路浓雾环境进行驾驶实验;其次,提出了基于CART决策树的换道决策规则提取方法,提取出15条换道决策规则;最后,对换道决策规则进行了验证。结果表明,用CART决策树算法提取高速公路浓雾环境下换道决策规则是可行的,提取的规则能准确反应驾驶员换道行为的决策过程,可为高速公路浓雾环境下无人驾驶车辆的换道决策提供一定的理论支撑。     

序规则挖掘系统的设计与实现

数据集中对象之间的顺序与对象属性的顺序之间相关性往往是隐含的,分析挖掘这种潜在相关性进而用规则(序规则)表示是十分重要的.该文介绍了一个序规则挖掘系统的设计与实现,主要介绍了系统的数据预处理部分,序规则挖掘与生成算法部分特别是有序决策树(ODT)算法.     

基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

一种新型决策树属性选择标准

讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准，提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序，然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树，并抽取出规则。与传统的决策树数据分类方法相比，此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性，增强决策树的抗干扰能力，并提高规则的预测精度。     

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。     

一种新的模糊决策树模型及其应用

模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广,虽然其表示形式更符合人类的思维，但在构造时会增加预处理的工作量和创建树时的开销。基于这种情况，提出了一种混合算法，算法保留了较少属性值的Shannon熵，计算多属性和连续属性值模糊化后的模糊熵。将该算法应用于滑坡数据的挖掘中，得到了更易于理解的决策树和有效的规则，与传统算法的性能比较也证明了该算法的有效性。     

电能质量扰动分类的决策树方法

提出一种新颖的基于决策树方法的电能质量扰动自动分类方法.该方法首先对采集到的扰动信号进行小波多分辨率分解,扰动信号在每个小波分解尺度的能量分布构成一个特征向量;然后利用CART决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中.仿真结果表明所提电能质量扰动数据分类挖掘方法的有效性和鲁棒性.     

基于词条聚合和决策树的文本分类方法

根据词条聚合和决策树原理,提出了一种文本分类的新方法.决策树分类方法具有出色的数据分析效率和容易抽取易于理解的分类规则等优势,但只能应用于维数较低的特征空间.本方法将与各个类别相关程度相似的词条聚合为一个特征,有效地降低了向量空间的维数,然后再使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取分类规则的优势.