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。     

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．     

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。     

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。     

一种基于离散度的决策树改进算法

在数据挖掘中,决策树方法是一个重点研究方向．很多学者从不同角度对ID3算法进行改进和优化,提高了分类的效率和速度．本文从离散度的角度,对ID3算法进行改进．实验表明,利用改进后的算法挖掘分类规则,不仅提高了分类的正确率,而且非常高效．     

决策树算法在体育课教学质量分析中的应用

分析了ID3算法的基本原理及其实现过程，并把它应用到体育课教学质量的数据分析中，借助计算机对影响体育课教学的因素进行挖掘．结果表明，该方法能较好的对数据进行分类，获取的知识对今后体育课的教学改革有重要意义．     

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     

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.     

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．     

决策树的剪枝策略研究

主要研究决策树的修剪策略.着重对决策树需要修剪的原因、发展过程、修剪算法的分类以及修剪过程中注意事项、修剪程度的控制等进行了探讨.     

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.     

基于平衡准确率和规模的决策树剪枝算法

决策树剪枝是决策树分类学习中的重要步骤,可降低决策树复杂程度和提高决策树泛化能力,从而提高决策树识别精度和效率。通过利用系数函数综合决策树的错误率和规模,形成决策树剪枝标准,在系数函数的参数合适选取,采用自底向上遍历过程逐一进行判断剪枝。实验结果表明,综合考虑决策树的分类预测准确率和决策树的规模大小,BASP剪枝算法能够获得更好的剪枝效果。     

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．     

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.