急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型

急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.     

基于随机化属性选择和决策树的组合分类器

针对决策树泛化能力差,容易产生过拟合问题,提出基于随机化属性选择和决策树组合分类器。首先运用随机化邻域属性约减产生多个分类较高的属性子集;其次每个属性子集作为分类回归树(CART)的输入,训练多个基分类器;最后对得到的多个分类精度结果进行投票融合的方式获得最后的分类结果。实验表明,提出的随机属性选择和决策树集成算法有效性。     

产生式与判别式组合分类器学习算法

在AdaBoost集成方法的基础上,研究了一种产生式与判别式模型组合的方法。该算法在每轮中同时学习一个产生式分类器和一个判别式分类器,选择误差率较小的作为个体分类器,然后对所有个体分类器采用加权的方法得到最终分类器。实验结果表明,该方法在准确率和收敛速度上都具有很好的效果。     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一 ,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题。本文以决策树分类方法中有代表性的方法 C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式 :基于决策树方法的分类器的构建方法和算法。     

一种新的 SVM 决策树

SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.     

决策树学习研究

决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一,在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理论意义与实用价值。在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后,介绍了它在工程上的实际应用,最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。     

基于组合分类器的DDoS攻击流量分布式检测模型

针对传统攻击流量的集中式检测模型中可扩展性差,检测效率低以及误报率高等问题,设计了针对DDoS攻击流量的随机森林分布式检测模型,该模型包括数据采集模块、数据预处理模块、分布式分类检测模块和报警响应模块.将该模型与基于Adaboost算法的分布式检测方法进行比较,并通过实验研究验证了模型的有效性.结果表明:基于随机森林的组合分类器分布式检测模型具有更高的检测率、正确率、精确率以及更低的误报率,并且该模型部署灵活,适用于工程实践.     

分类器集成在财务危机预测中的应用研究

财务困境预测是金融领域中一个重要的研究课题．已有的统计模型、人工智能和机器学习模型具有预测准确率较低或稳定性差等缺点,因此首次将分类器集成应用于财务危机预测研究,以我国上市公司为研究对象,以决策树和神经网络为子分类器,从实验上证实了分类器集成在提高财务危机预测准确性方面的有效性,最后指出需要进一步研究的几个问题．     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

多策略融合的SVM决策树构建

为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算法可在一定程度上提升分类效果,同时可以大幅减少训练和测试时间,方法可行且适应性强.     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神 经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦 伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

基于决策树的排序学习算法

基于一个修改了的决策树的分裂规则,得到了具有直观解释的排序算法,并给出了相关理论证明.实验结果表明,该算法优于感知机类和序回归类算法.     

懒惰的爸爸

正一提到爸爸,我就想到了他那懒懒坐在沙发上的样子。我的爸爸简直懒到天上去了。有一天,妈妈把扫地的活儿交给了爸爸,爸爸爽快地答应了。可他只是答应了,却没有行动。妈妈出门买菜的时候,爸爸还愁眉苦脸地坐在沙发上。我悄悄地走到爸爸身边,问     

贝叶斯分类器集成的增量学习方法

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点,提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法.综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法,采用随机属性选择训练初始SBC(simple Bayesian classifiers),通过判断是否带有类别标签,将增量样本自动分组,并利用遗传算法对结果进行优化.实验结果表明,贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效.     

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。     

决策树与模糊决策树的比较

对决策树与模糊决策树的异同进行了比较分析.模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广 ,它作为一种知识表示形式更符合人类的思维.     

一种基于显现模式的懒惰式贝叶斯分类器

本文提出了一种新的基于EP的分类算法,即基于基本显现模式的懒惰式贝叶斯分类算法（Lazy Bayesian Classification based on essential Emerging Patterns,LBCeEP）,该算法使用懒惰式学习技术进行训练数据集的约简,并使用了一种特殊形式的更能有效地反映类标属性的EP,同时采用贝叶斯方法应用这种EP来进行分类.在UCI机器学习库中的14个数据集上的实验表明,本文所提出的算法具有更好的分类效果。     

基于粗糙集的决策树集成学习算法

【目的】为提高决策树集成的泛化能力和效率,解决集成全部决策树的情况下有时并不显著提高精度、反而导致额外存储和计算开销的问题,提出一种基于粗糙集的决策树集成学习算法。【方法】该算法基于粗糙集理论,从训练的全部决策树中选择一部分进行集成。【结果】与目前流行的集成学习算法Bagging和Boosting相比,本文提出的算法有效地减小了集成规模,并获得更好的泛化能力。【结论】该算法提高了决策树集成的泛化能力和效率。     

决策树学习算法在土地规划分析的应用研究

我国正处在工业化和城市化快速发展阶段,资源、环境与人口发展之间的矛盾尤为突出,对土地利用规划提出了更高的要求。本文主要阐述了决策树学习算法在土地的规划中分类的应用。通过对训练样例进行数据离散化后,再进行信息增益比值的计算与分析,得出决策树,该决策树能有效地判断土地规划是否合理。