一种基于依赖度的决策表属性约简算法

属性约简是粗集理论研究的重要内容之一,计算所有属性约简已被证明是NP-hard问题,目前尚不存在一种非常有效的方法。基于依赖度的决策表属性约简算法,可同时适用于一致和不一致的决策表,实验结果表明,与Hu提出的属性约简算法相比,该算法不仅简单可行,而且具有较好的时间性能。     

大学生体育训练决策支持系统中ID3算法的改进研究

引入ID3算法的大学生体育训练决策支持系统可以根据学生的特征对其分类。而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题，选择分裂属性不符合客观事实。本文运用了一种基于灰色关联度的修正因子属性选择方法予以改进，克服了传统ID3算法的不足，改进的ID3算法可使分类更加精确，更好的为大学生体育训练提供决策支持。     

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.     

ID3算法的改进和简化

针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性重要性来改进ID3算法,并根据改进的ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质来简化该算法.实验表明,优化的ID3算法与原ID3算法相比,在构造决策树时具有较高的准确率和更快的计算速度,并且构造的决策树还具有较少的平均叶子数.     

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。     

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.     

一种改进的基于依赖度的属性约简算法

研究了基于依赖度的属性约简算法,并以实例说明该算法不适合于不相容的决策表,在分析算法产生缺陷原因的同时通过改变算法求核的终止条件,使得算法能够同时适用于相容和不相容的决策表.在求约简过程当中,首先对除核之外剩余属性重要度进行计算,然后以重要度大小依次添加入核求约简.最后通过实例来验证改进后算法的有效性.     

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．     

基于粗集的贝叶斯分类器算法

C^3I系统在解决威胁度估计等问题时，应根据环境恰当确定影响威胁度等指标的诸属性，提出了基于粗集的贝叶斯分类器算法，该算法在基于粗集的属性约简方法的基础上，综合考虑条件属性和决策属性间的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响，通过基于依赖性的属性约简，改善属性变量间独立性限制，发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能，优化贝叶斯分类器性能，实验证明该方法解决威胁度估计等C^3I系统中的问题，效果良好。     

基于属性重要度的粗糙集规则提取方法

对Rough Set理论中的规则提取问题进行了研究，以利于信息不完备决策问题的解决．算法假定给定一个重要性阈值的前提下，将属性重要性进行比较．如果比此阈值小的属性则可省略，根据约简表则可得到相应的决策规则．文章还给出了一个计算实例说明了算法的计算过程．     

一种改进的粗糙集约简算法及其应用

引入一种改进的属性频率函数,据此提出了一种改进的粗糙集约简算法,并将该改进算法运用到商品的综合评价中,最后,通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

粗糙集属性约简贪心算法的改进

将单个属性按照B精度的均值和方差决定的属性重要性,从大到小依次加入到约简属性中．对重要性相等的属性,再计算划分的B精度来决定加入哪些属性,直到满足约简条件为止．与不用属性重要性的算法相比,计算量较少,提高了计算速度．     

基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法

属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。     

一种基于SQL的属性约简算法

给出了在给定属性集中某个属性是否是不必要属性的新定理,结合SQL给出了相应的算法,实现了一种求解属性约简的改进算法,并给出了证明。     

基于粗糙集理论的模糊信息分类方法

介绍了属性约简的概念,并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

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。     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。