基于属性约简的决策树算法研究

针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程.实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法.     

基于属性约简的决策树算法研究

针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程。实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

不确定数据的决策树分类算法

经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限,将可用于不确定数据表达的证据理论与决策树分类算法相结合,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建过程中出现组合爆炸问题,引入新的测量算子和聚集算子,提出了D-S证据理论决策树分类算法。实验结果表明,D-S证据理论决策树分类算法能有效地对不确定数据进行分类,有较好的分类准确度,并能有效避免组合爆炸。     

决策树挖掘在CRM中的应用

先给出了决策树挖掘算法和算法的改进思路,进而结合CRM的实例,详细分析了决策树构建过程和采用的处理措施,提出了将决策树挖掘用于CRM的思路,选择决策树构建评价指标的方法。通过实验进行验证,结果表明该方法是可行和有效的,为商家提供了一种新的分析思路。     

利用VB语言实现决策树构建算法的实验研究

为了实现高校计算机教学中提高学生理论学习水平,增强学生动手能力的目标,本文通过设计一个决策树构建的综合实验过程,使学生掌握VB程序设计中的几个关键问题:1)学习设计解决问题的算法,通过学习信息熵构建决策树的算法,采用信息熵算法对学生成绩表分类并构建决策树;2)学习VB语言与数据库的操作,选择当前应用广泛的SQL数据库存储学生成绩表数据,并作为VB程序的直接操作对象;3)学习递归编程及应用,信息熵构建决策树的算法适于采用递归编程。综上所述,本文将实验分解成3个学习任务,使学生不断提高算法学习及语言编程的综合能力。     

论促使决策树重构的因素

本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后简单介绍了决策树经典算法（ID3算法）,重点基于ID3算法论述了对于决策树的影响4个要素,并使用真实的数据详细地分析了4个要素,实验表明,只要4个要素中的任何一个改变,决策树必须要重新被构建。     

基于DNA编码遗传算法构造广义决策树的研究

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测。文章引入了广义决策树的概念,实现了分类规则集和决策树结构的统一。同时,提出一种新颖的基于DNA编码遗传算法构造决策树的方法。先用C4．5算法对数据集进行分类得到初始规则集,再通过文章中算法优化规则集并由此构建决策树。实验证明了该方法有效地避免了传统决策树构建过程的缺点,且有较好的并行性。     

区间值属性单调决策树算法的扩展

区间值属性单调决策树算法是处理区间值属性单调分类问题的重要途径之一,但此算法构建决策树过程中没有考虑属性间的相关性,因此极可能继续分类没有意义或意义很小的冗余属性。针对以上不足,在区间值属性单调决策树算法的基础上,分析了区间值属性之间的冗余信息对构建单调决策树的影响,并提出了一种扩展算法,要求选取的扩展属性不仅与决策属性的排序互信息值最大,还与同一分支上已被选取的条件属性的排序互信息值最小。实验结果表明,考虑了区间值属性间的交互信息后,可避免同一条件属性的重复选择,与已有的算法相比,该扩展算法能构建出更优的单调决策树。     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法,为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法,特别说明了决策属性的选取法则.通过一个学习实例给出该算法第一次选取决策属性的详细过程,并且对该算法进行了讨论.一般情况下,ID3算法可以找出最优决策树.     

基于Rough集的近似最优决策树生成算法

数据挖掘是一种重要的数据分析方法，决策树是数据挖掘中的一种主要技术，如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简，去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树，本文给出了近似最优决策树的生成算法，并通过实例说明。     

基于Rough集的近似最优决策树生成算法

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,决策树是数据挖掘中的一种主要技术,如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简,去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树,本文给出了近似最优决策树的生成算法,并通过实例说明。     

一种基于神经网络集成的决策树构造方法

神经网络集成方法具有比单个神经网络更强的泛化能力，却因为其黑箱性而难以理解；决策树算法因为分类结果显示为树型结构而具有良好的可理解性，泛化能力却比不上神经网络集成。该文将这两种算法相结合，提出一种决策树的构造算法：使用神经网络集成来预处理训练样本，使用C4．5算法处理预处理后的样本并生成决策树。该文在UCI数据上比较了神经网络集成方法、决策树C4．5算法和该文算法，实验表明：该算法具有神经网络集成方法的强泛化能力的优点，其泛化能力明显优于C4．5算法；该算法的最终结果昆示为决策树，显然具有良好的可理解性。     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法，为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法，特别说明了决策属性的选取法则。通过一个学习实例给出该算法第一选取决策属性的详细过程，并且对该算法进行了讨论，一般情况下，ID3算法可以找出最优决策树。     

用粗糙集理论建立决策树的一种方法

在数据挖掘中，分期是一个很重要的问题，有很多流行的分类器可以创建决策树木产生类模型。本文介绍了通过信息增益或熵的比较来构造一棵决策树的数桩挖掘算法思想，给出了用粗糙集理论构造决策树的一种方法，并用曲面造型方面的实例说明了决策树的生成过程。通过与ID3方法的比较，该种方法可以降低决策树的复杂性，优化决策树的结构，能挖掘较好的规则信息。     

规则简化与模糊决策树剪枝的比较

决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了，因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进，它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决策树、规则简化与模糊规则简化；模糊决策树与模糊预剪枝算法的异同，对决策树的大小、算法的训练准确率与测试准确率进行比较，分析了模糊决策树的性能，为改进该算法提供了一些有益的线索。     

基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树

现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树,但其训练时间却高于单变量决策树,使得现有的多变量决策树不适用于快速响应的分类任务.针对现有多变量决策树训练时间高的问题,提出了基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树(IEMDT).该算法利用几何轮廓相似度函数的一对一映射特性,将n维空间样本点投影到一维空间的数轴上,进而形成有序的投影点集合,然后通过类别边界和信息增益计算最优分割点集将有序投影点集合划分为多个子集,接着分别对每个子集继续投影分割,最终生成决策树.在8个数据集上的实验结果表明：IEMDT具有较低的训练时间,并且具有较高的分类准确性.     

基于数据库分组技术的决策树算法的研究

提出了一种利用数据库分组记数技术构造决策树的算法，利用数据库系统的结构化查询语言来实现主要的样本统计计算任务。并将构造决策树的过程与相关属性的选择方法有机地结合在一起。使用这些方法和策略，该算法能较快速地生成决策树，与ID3算法相比，在不影响决策树分类准确度的前提下，具有较高的执行效率。     

基于增益得分的噪声发现算法

在现实数据集中不可避免地存在噪声,如何检测并去除噪声是数据挖掘中的一项重要研究内容。本文提出了一种基于增益的得分算法来检测噪声。为了检验该算法的有效性,以决策树为工具。在产生决策树之前,先用该算法去除训练集中的噪声,以免噪声导致决策树过大和过度拟合。对12个UCI数据集利用该算法去噪,再用C4.5生成决策树,实验结果表明,与不去噪时生成的决策树相比,改善了分类精度,且树尺寸明显减小。