决策树分类算法研究

决策树分类算法是数据挖掘研究中的一个以样本数据集为基础的归纳学习方法，它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则，提取描述样本数据集的数据模型。讨论了决策树分类算法的基本原理，给出了算法的特性并通过一个实例给出了具体的使用方法。     

决策树最佳分类算法浅析

决策树分类是有指导的学习分类过程,首先建立一个模型,其次是利用模型进行分类,即利用生成的决策树对输入数据进行分类。决策树是通过计算信息熵选择分裂属性的,而信息熵正是该属性重要性的度量标量。     

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     

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。     

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.     

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.     

决策树分类算法及其应用

分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.本文对决策树数据挖掘方法进行分析和比较;并应用分类方法挖掘枣树嫁接成活率与各种外在因素之间的关系,证明了决策树算法在果树研究领域有着广阔的应用前景.     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

决策树与聚类算法在数据挖掘中的研究及应用

本文介绍了用数据挖掘技术来处理大量数据,并得到可靠且有效数据挖掘结果的方法。同时对使用到的决策数算法进行了深入的研究分析。     

决策树生成算法在税务稽查选案中的应用

介绍了数据挖掘和决策树生成算法,利用决策树生成工具对纳税人的税收数据进行挖掘,并对挖掘结果进行了分析。     

决策树算法的比较研究

本文分析与比较了两种既能处理离散数据又能处理连续数据的决策树经典算法C4.5与CART。首先论述了两种算法的思想,并通过实例解析了C4.5算法和CART的实现过程,最后基于WEKA平台对它们进行了对比实验,利用实验结果的各项评价指标对这两种算法进行了性能分析与比较。     

数据挖掘中决策树SPRINT算法探讨

本文简明扼要的介绍了数据挖掘中决策树SPRINT算法，并对其进行了一定程度上系统的分析和改进．     

决策树算法在高校成绩分析中的应用

根据我校学分制学籍管理模式下成绩管理的现状,研究了数据挖掘技术中的决策树算法,并将其应用到成绩分析中,分析了与学生成绩相关的各因素之间的关系.     

基于决策树算法的银行客户分类模型

利用决策树算法对银行的信用卡客户进行分类,构建了客户分类模型,给出了分类步骤中信用卡的客户类型特征,为银行的信用卡推广业务提供相应策略.     

数据分类中决策树算法的一些改进

分类是数据挖掘中重要的研究课题.决策树方法是一种常用的分类算法,所建立的树型结构模型很直观,易于理解.传统的分类方法在处理海量数据时会出现性能下降或精度降低的问题,经过改进的ID3算法,基于SPRINT,消除了内存的限制,运算速度快,具有可伸缩性,性能较好.     

基于决策树的流数据分类算法综述

流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形态,随着时间的推移而不断产生,而且富含变化.流数据分类是数据挖掘的研究分支,用于发现数据中隐含的模式并实现数据的类别划分,通常将每一个类别称作概念.将传统决策树算法引入流数据分类,针对流数据的特征提出特定的分类算法,是流数据分类的一个主要研究分支.为了全面介绍基于决策树的流数据分类算法,首先,简要概述数据挖掘及主要任务、决策树及其主要算法、流数据及其主要特性;然后,按照算法是否考虑概念漂移问题,将现有工作划分为包含概念漂移的流数据分类算法和不含概念漂移的流数据分类算法两大类,分别介绍每一类算法的主要算法流程、优缺点和典型应用;最后,指出基于决策树的流数据分类的进一步研究方向.     

一个基于SPRINT的分类算法的实现

在介绍数据挖掘、分类算法有关概念的基础上，介绍了决策树的具体生成算法．为了减少数据量，改进决策树算法实现时的数据结构，详细描述了基于SPRINT(scalable paraUehzable induction of decision trees)分类算法的实现，给出了SPRINT算法的性能评估。     

决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

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.     

决策树算法在中职招生宣传中的应用研究

目前，数据挖掘技术已广泛应用于市场营销、金融、保险、工程与科学数据分析等领域。本文尝试性地利用数据挖掘中的决策树算法，对中职考生的报考数据进行分析研究，生成决策树，总结出规则，为决策；等提供理论支持。