基于ID3算法决策树的研究与实现

决策树学习是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值函数的方法,且与一般的概念学习算法相比,能够学习析取表达式。在各种决策树学习算法当中,最有影响力的是Quinlan于1979年在Hunt的概念学习系统CLS(Concept Learning System)的基础上发展提出来的以信息增益的下降速度作为选择测试属性的标准的ID3算法。本文对决策树创建的两个步骤进行了探究,并给出对该算法的综合性评价。     

决策树中ID3算法的研究

ID3算法是决策树分类方法的核心算法,文章论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并对ID3算法的性能进行分析,发现该算法存在不足之处.针对ID3算法倾向于多属性值的缺点,引入了权值对算法进行改进,并通过试验对改进前后的算法进行比较,结果表明改进后的算法是有效的.     

决策树中ID3算法的应用研究

ID3算法是数据挖掘中决策树方法的重要算法,它可以从海量数据中提取适应不同使用者需求的信息.以对学科成绩的挖掘为例,介绍为何使用、如何使用ID3算法,使之成为提高工作效率的有力工具.     

基于ID3算法决策树的研究与改进

ID3算法是决策树学习的核心算法,本文主要论述了ID3算法的主要思想,并根据原有算法的不足之处,做了改进。     

决策树ID3分类算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,而ID3算法在决策树算法中最为著名。本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想。然后针对ID3算法运算复杂的缺点和倾向于取值较多的属性的缺点,对ID3算法予以改进,提出了ID3简化算法和ID3简化算法的二叉树存储算法;并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

基于改进ID3算法的决策树构建

介绍了决策树算法的基本原理,指出在决策树构建的过程中,ID3（Interative Dichotomic Version3）算法按照信息增益最大的原则选取属性,公式比较复杂,相应计算的复杂度也比较高,耗费较多的硬件资源．相对于ID3算法而言,条件概率决策树算法按照条件概率最大的原则选取属性,条件概率能够把属性和类别联系在一起,公式比较简单,有效地降低了计算的复杂性,并且决策树的建立提高了系统的精确度和检测速度．     

决策树ID3算法在客户信息分类中的应用

在现代企业,如何保留客户是企业客户管理的重要研究方向.使用决策树ID3 算法,分析客户的属性特征,实现客户信息的分类,找出各类客户的特征,有针对性地改善客户关系,从而避免客户流失,提高市场的占有率.     

改进的ID3算法构造专升本考试成绩决策树

ID3算法是决策树归纳分类算法的一种.通过对ID3算法的计算复杂度分析,提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进算法,并把该算法应用于建立学生专升本考试成绩分析决策树中.     

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。     

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.     

决策树ID3算法研究及其改进

以ID3算法为基础,提出了改进决策树ID3算法的一种新方法,而该方法建立的决策树与ID3建立的决策树在结点属性选择上具有一致性,因而建立的决策树是相同的,但效率是高的.     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.     

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.     

改进的ID3算法在高校就业系统中的应用分析

为有效利用高校就业管理工作中多年来积累的大量数据,通过对数据挖掘中常用的决策树ID3算法进行研究,结合就业信息的特点对ID3算法进行了改进,并对改进的ID3算法进行了分析,指出了决策属性对就业的影响。     

基于ID3算法的天气评定

阐述决策树算法中的ID3算法,采用自顶向下递归的分治方法构造对天气进行评定的决策树模型,并得到了一定的使用价值．     

基于ID3算法的天气评定

阐述决策树算法中的ID3算法,采用自顶向下递归的分治方法构造对天气进行评定的决策树模型,并得到了一定的使用价值．     

ID3算法在毕业设计(论文)成绩管理中应用研究

利用数据挖掘技术快速而准确的提取有价值的教学信息,是提高教学质量,增强学生综合水平的重要途径。笔者利用数据挖掘技术中的ID3分类算法,对我校毕业生的毕业设计(论文)成绩进行深入的挖掘,从而挖掘出影响我校毕业设计(论文)成绩的因素,为教学管理者和指导教师提供有用的信息,进而获得更好的管理效益和提高论文指导的质量。     

改进ID3决策树算法——SS_ID3算法

从分析ID3决策树算法及解析入手,引入属性样本结构相似度概念,构建了样本结构相似度模型,并以该模型和属性的信息增益共同作为决策树内部结点的选择标准。改进SS_ID3决策树算法,着眼于决策树非叶结点的选择标准的优化,继承了原始ID3决策树算法的优点,并在多值偏向性的修正、决策树的大小控制及分类预测性能等方面取得了积极的改进。     

ID3算法的理论基础

基于属性值并的权熵思想,通过构建模型,给出了一个属性的某几个属性值并的权熵之和不小于该属性单个属性值的权熵之和的结论,从理论上证明了ID3算法的合理性,为ID3算法提供了理论基础.     

采用数据挖掘技术中ID3决策树算法分析学生成绩

当前，职业技术教育随着社会发展和科技进步，其办学软硬件层次正逐步“升级”，办学规模和社会影响力也成倍增长。在学校管理工作中，特别是对学生的成绩管理工作中，普遍存在的问题是学生成绩数据量过于庞大.