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.     

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.     

基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题，针对ID3算法存在的不足，提出了一种改进的ID3算法．实验结果表明，改进后的ID3算法分类正确率有所提高，所生成的决策树较为健壮、简洁，可以减少计算代价，提高计算效率．     

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.     

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.     

ID3算法的优化

针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,首先引入属性重要性进行改进,然后根据ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质进行简化,减少了信息增益的计算量,提高ID3算法中信息增益的计算效率.实验证明,优化ID3算法与传统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.     

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.     

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。     

基于贡献因子的改进决策树属性选择方法

对传统ID3算法的信息熵作近似变换达到简化计算的目的,并针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性和排斥属性值分布均匀的属性两个缺点,引入贡献因子来改进ID3算法,使属性选择方法平衡的选择划分属性.实验表明,优化后的属性选择方法降低了分类时间,优化了分类结果并能很好地反映实际情况.     

基于信息熵的ID3分类算法的研究

ID3分类算法无法处理连续性数据并且在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性，无法产生准确的规则。基于信息熵的连续数据离散化预处理技术有效地拓展了ID3算法的应用领域，并提出了基于信息增益率的分裂属性选择方法，样例数据测试结果分析表明：该分类算法改正了在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性的缺陷，提高了分类的精度。     

一种新的简化ID3决策树的算法

决策树简化是决策树学习算法中的一个重要分支。文章以 ID3算法构造的决策树为基础 ,提出了一种高效的简化决策树的算法。算法先序遍历由 ID3构造出来的决策树的各个节点并对其子树进行比较 ,如果各子树的属性都相同而且存在某些相应的分支对于各子树完全相同 ,则改变决策树中相应属性的层次关系并把相同的分支分别合并起来。算法减少了决策树的深度、宽度与叶子数目 ,降低了决策树的规模。尤其对于逻辑表达式的归纳学习 ,简化之后的决策树要明显优于原决策树。     

增量决策树算法及复杂度分析

介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析.通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树.     

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。     

基于决策树技术在高校成绩分析中的应用研究

采用ID3算法构造决策树的方法,给出了基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,教师通过调整教学环节,对学生管理工作提出意见,从而指导教学和管理工作。     

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。     

基于相似性的商品搜索算法研究

传统的电子商务系统中,使用关键字匹配的算法实现商品搜索的功能,只能得到与顾客输入精确匹配的商品。通过引入模糊系统的概念和信息增益的ID3算法,对商品搜索算法进行改进,使得在顾客搜索商品时,不仅显示精确匹配的商品,而且可以提供与其要求相似的商品。这对于商家增加交易机会、发掘潜在顾客、提高个性化服务水平都有很大的促进作用。笔者在文中以手机销售网站为例,介绍了该算法的实现。