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。     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

基于混合互信息的决策树入侵检测

为了提高入侵检测的准确度和速度,针对入侵规则属性相关性的特点,将属性与类间的互信息与属性间的互信息结合,提出了一种新的混合互信息的决策树分类算法.在对此算法进行了算法设计和分析的基础上,将由此算法构造的决策树分类方法对入侵规则进行组织,改变了传统的入侵规则逐条串行检测,以增加预处理时间为代价,提高了数据包的过滤速度和准确度.实验分析表明,应用该算法的入侵检测系统比使用传统方法具有更高的准确率和速度.     

基于粗糙集的决策树在产品缺陷检测中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行了有机结合,提出了一种基于粗糙集技术的决策树构造算法,并将该算法应用于胶合板缺陷检测.通过粗糙集属性约简,找出造成胶合板缺陷的关键因素;再基于约简后的决策表,使用该决策树算法构建决策树,从而提取分类规则,指导决策过程.通过实验验证了,该算法可以有效对胶合板的缺陷进行检测.     

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。     

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.     

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.     

网络赌博案件中涉案电子证据的约简决策树分类预测

为获得网络赌博犯罪行为涉案电子证据的分布规律,针对网络赌博案例库所导出的训练样本集,提出容粗糙集属性约简思想的决策树分类预测算法,由属性约简进行决策树预剪枝,将属性重要性度量融入决策树分支属性结点的选择过程,案例拟合验证表明所建决策树分类模型具有较高的分类预测精度,所获预测规则可有效指导网络赌博案件的侦破。     

基于属性相关的智能学习指导模型的设计与实现

决策树分类算法是智能指导系统实现"智能"的一种有效工具。通过对数据的分析和挖掘,能够实现对数据的精确分类。另外,对于决策树和产生式规则集的计算相对简单而且高效。提出了智能指导系统,并介绍了该系统的主要功能模块。在比较了ID3算法和C4.5算法后,结合个性化教学的需求,提出了新的基于规则属性相关的C4.5r算法。同时,给出了系统的计算评估模块。实验结果表明,新的C4.5r算法在运算时间、产生式规则集的规模及计算产生式规则的开销方面明显优于传统的C4.5算法。     

基于可疑实例影响度分析改进的C4.5 rules算法

决策树学习算法是数据挖掘中一类经典的分类算法。传统的决策树学习算法把数据集合中的实例同等对待,而忽略了实例之间存在的可疑性和影响度差异,导致错误实例扭曲了学习结果,严重影响学习质量。在此提出基于可疑实例影响度分析改进的C4.5 rules算法,在给定一个噪音集合后,首先把可疑实例与原集合划分开,并对可疑实例的影响度进行分析和度量,然后依据分类规则对可疑实例的覆盖情况进行重新排序和分类预测。算法在对分类规则重排序后将错误实例对学习结果的影响最小化,得出尽可能接近正确数据的学习结果。将此算法与经典的C4.5 rules算法进行实验比较,结果表明该算法有着良好的性能。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

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.     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

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。     

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.     

一种改进的DDAGSVM决策算法

决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,使错分尽可能地远离图的根部。引入了一种基于广义KKT条件的类间可分离性测度,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法。三螺旋线实验和HRRP分类实验证明该方法对控制分类错误有明显的效果。     

一种基于粗糙集的决策树构造方法

决策树是一种有效的数据分类方法。传统的决策树方法是通过信息熵的计算去生成决策树的节点,计算量大。基于粗糙集理论,利用近似精度的概念来进行属性选择,构造决策树,有效地提高了效率并降低了决策树的复杂度。