基于数据挖掘的决策树方法分析

决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。在介绍了决策树方法的一般知识后,深入分析了决策树的生成算法与模型,并对决策树的剪枝过程进行了探讨。     

浅谈数据挖掘中的决策树算法

决策树是一种重要的数据挖掘方法。本文通过对当前具有代表性的决策树算法原理进行分析、比较,总结出每种算法的性能特征。     

数据挖掘中决策树算法的最新进展

概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。     

决策树技术在监狱数据挖掘中的应用

主要探索数据挖掘分类：决策树技术在监狱罪犯信息库中的应用,提出了监狱罪犯信息库中的实施方案。并以监狱罪犯信息库中有期徒刑（罪犯改造效果）的情况为例介绍了方案的实施过程。     

基于决策树的遗传算法在数据挖掘领域的应用

论文详细阐述了基于决策树的改进的遗传算法的编码技术和相关遗传算子的操作;同时强调说明了相对于当前数据挖掘领域的数据分类算法,论文中的新分类方法在从海量数据库中全局优化搜索分类规则集所显示出它的优越性。最后,通过实例比较结果,证实论文中算法切实可行,有较高搜索效率。     

基于数据挖掘决策树的犯罪风险预测模型

简要介绍了数据挖掘技术在犯罪行为分析上的利用和决策树构造方法，结合一个犯罪人员数据集市的样本数据，采用决策树分析方法进行了尝试性的数据挖掘，给出了一个较为成功的挖掘思路和模式，得出了有效的分析结论。     

基于决策树的数据挖掘算法研究

决策树(Decision Tree)曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术,随着数据挖掘技术的发展,决策树作为一个构建决策系统的强有力的技术在数据挖掘和数据分析过程中起到了非常重要的作用.决策树在数据挖掘中主要用于分类、预测以及数据的预处理等.     

基于决策树的数据挖掘算法研究

决策树,英文名为Deciyion Tree,是一种很久以前就开始风靡全球的人工智能技术。随着数据挖掘技术的不断进步,决策树已经成为构建决策系统不可缺少的技术,它不仅在数据挖掘方面起着关键性的作用,在数据分析方面也是一个领军者。决策树在数据挖掘中被用于预测、解决、分类等。     

数据挖掘中决策树方法的研究

决策树是一种求解分类问题的重要技术.本文重点研究数据挖掘中的决策树方法,概述决策树方法的基本原理和优越性,阐述经典的ID3 算法并对算法进行分析,讨论若干针对分裂属性选择的改进算法,提出决策树算法理论进一步研究的方向.     

基于决策树的网络教学数据挖掘应用

网络教育经过十年的发展,网络学院已经积累了大量的教学和学生数据。对这些数据进行整理和预处理,采用基于决策树的数据挖掘,发现相关的学习规律,帮助教务员和教师调整教学策略,提高网络教学质量。     

基于C5.0决策树算法的电力营销数据挖掘

为了对电力企业中不同部门的运行数据进行有效的挖掘,提出利用C5.0决策树算法对数据进行深层次分析,为管理人员提供有价值的决策支持.首先,对数据挖掘中先进的C5.0决策树算法原理进行分析,并通过引入信息熵对原有的属性选择方式进行改进,提高了信息增益比率计算的速度.然后根据设计的售电量关系模型进行对电厂管理信息系统中的数据...     

数据挖掘中分类技术的研究

首先介绍了分类的概念,讨论了分类分析的步骤,阐述了用于构造模型的决策树算法,进一步讨论了决策树学习中出现的常见问题的解决方法。层层细化地展示了应用分类方法挖掘数据的方法,为实际应用提供了依据。     

基于决策树的协同进化分类算法研究

针对当前分类算法还存在的诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题,该文提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——基于决策树的协同进化分类算法。实验结果表明该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。     

基于决策树理论的数据挖掘模型

提出了一个基于决策树理论的数据挖掘模型,该模型是数据挖掘中对样本进行分类的一种有效方法,它通过采用分级的形式,可以使复杂的分类问题逐步得到解决。在应用模型进行决策分析时,用给定的训练集构造一棵性能良好的决策树,然后选取合适的决策原则得出结论。在本文的最后给出了模型应用于交通领域的一个例子,说明如何在实际中运用该数据挖掘模型。     

基于决策树的数据挖掘算法应用研究

以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,得到了与实际经验相符的结果和相应的"规则",验证了其可行性和可供决策支持的现实意义.     

基于决策树的股市数据挖掘与仿真

决策树方法是数据挖掘的一种方便而实用的方法。该文基于对股市数据的分析,适当选取某些经济指标作为决策属性,并利用改进的ID3算法,从股市数据中挖掘获利能力规则。该文提出的算法用C语言编程实现。仿真的结果表明,不仅获得了具有应用价值的股市决策规则,而且显示出股市中有的经验规则未必正确。     

基于S-CART决策树的多关系空间数据挖掘方法

针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树（S-CART）算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国湖北大冶部分地区土壤污染数据验证算法的有效性。     

数据挖掘中决策树算法的应用研究

在数据挖掘中决策树方式是一种分类方法,决策树像是一个树形结构,在数据挖掘过程中要对其进行一定的测试,每个决策树上都有节点,每个节点就代表着类别.人们可以利用决策树来对数据进行分门别类,按照模型中属性测试结果找到合适的路径,然后把叶节点属性值进行记录得出最后的分类结果.阐述了决策树的基本概念,利用决策树算法挖掘数据,针对不同的算法选出最佳的方案,给相关人员提出合理化建议.     

数据挖掘中决策树的探讨

决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。     

数据挖掘中决策树算法的探讨

决策树算法是DM的一个活跃的研究领域,首先给出了DM中决策树算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,提出了利用熵与加权和的思想来选择取值的算法。