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     

数据挖掘中决策树算法的探讨

随着数据量的增长,根据数据分布寻找规律,要借助于相应的数据挖掘工具,这里主要采用决策树的方法.决策树算法是通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.针对决策树存在的一些问题,提出了改进方法.     

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.     

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.     

数据挖掘（决策树算法）在客户分类中的应用

90年代初,伴随着以客户为中心的管理思想的广泛发展,美国著名的战略咨询公司Gartner Group最先正式提出了一个完全以客户为中心的管理理念及信息系统——CRM．选取决策树中的ID3算法对客户进行分类,使用JAVA语言自主编程实现分类功能,并运行程序对一组数据进行处理得出分类结果。     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术,尤其是它所牵涉的信息论原理,并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

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.     

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。     

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.     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

一种改进ID3型决策树挖掘算法

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法.     

决策树算法的研究及实例分析

分类与预测是数据挖掘技术中的一个重要研究领域．而决策树算法又是分类与预测的核心技术算法之一．描述ID3的主要算法,介绍信息增益、系统总熵和信息熵的概念及其计算公式;然后对ID3算法进行了深入地研究与分析;最后把决策树中的ID3算法运用在学生综合测评中．ID3算法最大的缺点是运算复杂,而且要花费较多的时间．     

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．     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·     

决策树在汽车评测中的应用研究

阐述了ID3决策树算法原理,分析了汽车评测数据,提出了应用决策树来处理汽车评测问题的方法,该方法利用训练数据的信息增益来构建评测模型,并通过对评测模型的查找来完成其它数据的分类预测.实验结果表明：利用决策树来处理汽车评测问题具有良好的预测准确率.