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利用并行机制提高空间连接查询效率成为重要的方向。空间连接查询一般包括三个阶段:任务创建、任务分配和任务并行执行。本文利用自相关函数(AF)决策对这三个阶段以一种保持空间局域性的方式加以处理.可以帮助我们合理分配任务.获得动态的负载平衡,并执行性能评价实验.结果表明达到预期的效果。 相似文献
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数据挖掘中决策树算法的探讨 总被引:50,自引:1,他引:49
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。 相似文献
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决策树算法研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
郭玉滨 《数字社区&智能家居》2006,(1):155-155,160
简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法,重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法,并对其主要成就进行评述.提出今后开展研究的建议: 相似文献
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数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了决策树C5算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的C5算法,实现意向购房的数据挖掘。 相似文献
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仲超 《计算机光盘软件与应用》2011,(11)
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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于SPRINT方法的并行决策树分类研究 总被引:9,自引:0,他引:9
决策树技术的最大问题之一就是它的计算复杂性和训练数据的规模成正比,导致在大的数据集上构造决策树的计算时间太长。并行构造决策树是解决这个问题的一种有效方法。文中基于同步构造决策树的思想,对SPRINT方法的并行性做了详细分析和研究,并提出了进一步研究的方向。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于信息论的决策树算法探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据.决策树算法是一种逼近离散值日标函数的方法,其实质是在实例学习的基础上,得到分类规则.本文简要介绍信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前主要的代表理论以及存在的问题. 相似文献
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一种新的增量决策树算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于数据增加迅速的客户行为分析、Web日志分析、网络入侵检测等在线分类系统来说,如何快速适应新增样本是确保其分类正确和可持续运行的关键。该文提出了一种新的适应数据增量的决策树算法,该算法同贝叶斯方法相结合,在原有决策树的基础上利用新增样本迅速训练出新的决策树。实验结果表明,提出的算法可以较好的解决该问题,与重新构造决策树相比,它的时间开销更少,且具有更高的分类准确率,更适用于在线分类系统。 相似文献
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数据挖掘中的决策树算法在银行业中有很重要的价值。决策树技术应用于银行业中,可以通过对特定的客户背景信息的分析,预测该客户所属的客户类别,从而采取相应的经营策略,这样既可以提高银行服务的服务水平,开发客户资源,避免客户流失,又能够节约资源,利用最小的投入,获得较大的收益。在银行贷款业务中,判断贷款对象是否有风险,贷款方案是否可行,将客户按照银行的实际需求进行分类,这些问题通过决策树算法都可以解决。 相似文献
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罗强 《计算机光盘软件与应用》2011,(16)
本文以省妇幼保健院历史的住院业务数据为样本,通过数据挖掘的决策树建模方法建立其住院客户的划分模型,得到分类规则,在此基础上将住院客户划分为不同的群体。通过对客户的划分及其特征分析,医院可清楚的了解重点客户并给予重点客户群体以按需要定制的个性化服务,这将极大提升这部分客户的忠诚度和满意度,从而确保医院主流利润和收入来源的长期性和稳定性。 相似文献
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一种两阶段决策树建树方法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新颖的两阶段决策树建树方法;在对数据集进行较粗的分类后,通过遗传算法寻找规则集来建立决策树叶子节点.该方法可以同时对多个属性进行度量,并避免了决策树的剪枝过程。 相似文献