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.     

基于决策属性挑选策略的改进的决策树算法

首先介绍了决策树算法的基本理论和建模过程及传统的决策属性的选取标准。然后介绍了传统的ID3决策树算法,并对常用决策树算法的优缺点进行了总结。以经典的决策树ID3模型为基础,对已有决策属性挑选策略进行了分析和总结,对决策属性挑选策略进行了改进,提出了基于"相关信息增益度"的决策属性挑选策略。该方法基于信息增益的计算标准,并通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法"多值偏向性"的缺陷进行补偿。最后,将该方法应用于UCI数据中心的标准数据集合中,从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统ID3算法进行比较和分析。通过实验分析,改进的E-ID3算法在分类精确度方面有更优秀的性能表现。     

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。     

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。     

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.     

一种改进的决策树算法

为解决决策树算法ID3的多值偏向的缺点,利用属性相似度偏向少值属性的特点,提出一种将属性相似度作为信息熵的系数的属性选择标准,从而提出相应的决策树生成算法.实验结果表明,新算法既避免了以信息熵作为属性选择标准的决策树算法的多值偏向,也避免了以属性相似度作为属性选择标准的决策树算法的少值偏向.     

基于VPRS的ID3算法改进

在变精度粗糙集模型的基础上,通过定义近似分类质量来对条件属性进行选择,在ID3算法的基础上生成决策树,实现了对ID3算法的改进,使分类速度加快,并且有效地解决了含噪数据的分类问题。     

基于属性间交互信息的预剪枝ID3算法

ID3算法是决策树归纳中普遍而有效的启发式算法.本文针对ID3算法的不足,给出了一个改进版本,它在选择测试属性时不仅要求该属性和类的交互信息较大,而且要求和祖先结点使用过的属性之间的交互性息尽可能小,从而避免了对冗余属性的选择,实现信息熵的真正减少.在生成树的过程中,设定分类阈值,对树进行剪枝,以避免数据子集过小,使进一步划分失去统计意义.实验结果表明,该算法能构造出比ID3算法更优的决策树.     

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。     

改进ID3算法实现智能调度负荷特性分析及其可视化研究

针对传统ID3算法偏向于选择取值较多的属性问题,提出了改进的ID3算法,同时考虑决策树两层结点的信息增益,又引入了密合度概念,使决策树生成的规模相对较小,能够减小算法复杂度,提高挖掘速度和效率．运用改进的算法分析了智能调度用电负荷特性,建立了决策树,并结合可视化技术展示了业务分析数据和模型．实例运行结果能够满足电网业务功能需求,支持智能调度运营,具有较高的应用价值．     

一种改进的决策树分类算法研究

传统的ID3决策树算法存在诸多不足,如计算效率低、多值偏向等,对此,提出了属性值空缺、多值属性的选择以及属性选择标准方面的改进方案,并将加权熵和简化熵引入决策树算法以改进传统ID3算法.实验结果表明,改进后的算法在整体性能方面较目前广泛应用的ID3算法有更优秀的性能表现.     

基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法

决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法。介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性。改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值。     

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。     

基于属性间交互信息的模糊ID3算法的扩展

模糊ID3算法是模糊决策树归纳中比较普遍和有效的启发式算法．以模糊ID3算法为例,分析了属性之间的冗余信息对构建模糊决策树的影响,并提出一个扩展算法,要求所选择的测试属性不仅和类的交互信息较大,而且和祖先节点上用过的属性之间的交互信息较小．实验结果表明：扩展算法优于模糊ID3算法     

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．     

改进的决策树算法在手写体汉字识别中的应用

介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识...     

基于关联矩阵的决策树分类算法

ID3算法是决策树学习归纳和数据挖掘中的核心方法。针对ID3算法存在的多值偏向问题,该文提出了一种新的方法对ID3算法加以改进。首先建立属性的关联矩阵,然后通过计算属性的类方差选择分裂属性,结合实例说明了改进算法的基本思想。实验结果表明,改进后的算法能够构造更合理的决策树并能在一定程度上克服多值偏向。     

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。     

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.     

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.