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。     

一种基于离散度的决策树改进算法

在数据挖掘中，决策树方法是一个重点研究方向．很多学者从不同角度对ID3算法进行改进和优化，提高了分类的效率和速度．本文从离散度的角度，对ID3算法进行改进．实验表明，利用改进后的算法挖掘分类规则，不仅提高了分类的正确率，而且非常高效．     

基于MR的并行决策树分类算法的设计与实现

决策树分类方法是实现数据挖掘中分类任务的一种有效方法,但在大规模测试数据集上运行时其实现性能受到严重影响.本文设计和实现一种基于MapReduce架构的并行决策树分类算法.实验结果表明:基于MapReduce的决策树分类算法比同类算法在其他并行编程模型下的实现在计算节点较多的情况下能得到更优的性能.     

基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题，针对ID3算法存在的不足，提出了一种改进的ID3算法．实验结果表明，改进后的ID3算法分类正确率有所提高，所生成的决策树较为健壮、简洁，可以减少计算代价，提高计算效率．     

基于信息增益和GEP的决策树属性约简算法

分类是数据挖掘的一个重要研究方向,使用决策树进行分类是一种常用而且高效的分类方法。目前传统的算法有ID 3、C 4.5、CART等,这些算法都有如下的局限性:必须人工输入归类集合,划分属性,确定最优的分类集合。为了解决这些问题,本文做了如下工作:①提出信息增益排列GEP染色体头部的思想;②给出基于信息增益的GEP构造决策树属性约简算法(IG-GEPDTAR)并用实验进行验证;③实验表明该算法构造的决策树在具有100%准确性的同时,比使用GEP算法构造的决策树减少了冗余分支,其节点数比传统的ID 3算法和P ID算法构造的决策树的节点数分别减少了82.9%和31.2%。     

一种基于粒子群算法的多重决策树分类器融合方法

针对数据挖掘中的分类问题,根据多分类器融合的思想,提出一种基于粒子群优化算法的多重决策树分类器融合方法。先将概率度量水平的多重决策树进行线性组合,然后在融合算法中采用粒子群算法优化连接权值矩阵。并在UCI标准数据集上对模型进行了实验研究。结果表明该融合分类方法比单个决策树分类方法具有更高的分类精度。     

基于层次标签数据的模糊决策树构造算法

决策树分类算法在数据挖掘领域是一种高效且应用普遍的分类算法。传统的决策树算法难以处理数据中存在的模糊性等不确定性信息,模糊决策树作为经典决策树在模糊集理论上的扩展,可有效克服这一缺陷。然而,现有的模糊决策树算法在处理具有层次结构的标签数据时,一般选取层次结构的某一层标签去分类数据,导致当分类准确率高时,标签不具体;标签具体时,分类准确率低,无法有效做到在分类准确率尽可能高的情况下,层次标签也尽可能具体。提出了一种基于层次标签数据的模糊决策树构造算法来解决以上问题,结合模糊ID3算法和层次信息增益思想对数据进行分类,并在构建过程中充分考虑了标签的层次。最后通过实验与传统模糊决策树算法对比,说明了所提算法的有效性。     

基于随机森林的文本分类模型研究

随着WWW的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术．随机森林模型是决策树的集成，并且由一随机向量决定决策树的构造．当森林中的决策树的数目增大，随机森林的泛化误差将趋向一个上界．将随机森林模型应用于文本分类，在Reuter21578数据集上的实验表明，分类效果比较好，性能比较稳定，将共同C4．5，KNN，SM0，SVM4种典型的文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能胜于CA．5，同KNN，SMO和SVM方法相当．     

数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法

针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间.     

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。     

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.     

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。     

一种多标准决策树剪枝方法及其在入侵检测中的应用

为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用. 给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树. 实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况. 该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理.     

A spatial entropy reflecting distribution of spatial objects

Decision trees are mainly used to classify data and predict data classes. A spatial decision tree has been designed using Euclidean distance between objects for reflecting spatial data characteristic. Even though this method explains the distance of objects in spatial dimension, it fails to represent distributions of spatial data and their relationships. But distributions of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important in real world. This paper proposes decision tree based on spatial entropy that represents distributions of spatial data with dispersion and dissimilarity. The rate of dispersion by dissimilarity presents how related distribution of spatial data and nonspatial attributes. The experiment evaluates the accuracy and building time of decision tree as compared to previous methods and it shows that the proposed method makes efficient and scalable classification for spatial decision support.     

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     

A spatial entropy reflecting distribution of spatial objects

Decision trees are mainly used to classify data and predict data classes. A spatial decision tree has been designed using Euclidean distance between objects for reflecting spatial data characteristic. Even though this method explains the distance of objects in spatial dimension, it fails to represent distributions of spatial data and their relationships. But distributions of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important in real world. This paper proposes decision tree based on spatial entropy that represents distributions of spatial data with dispersion and dissimilarity. The rate of dispersion by dissimilarity presents how related distribution of spatial data and non-spatial attributes. The experiment evaluates the accuracy and building time of decision tree as compared to previous methods and it shows that the proposed method makes efficient and scalable classification for spatial decision support.     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

设备监测与诊断系统构成技术的研究和实践

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题，提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法．在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明．     

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。