ID3算法的一种改进算法

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,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.     

ID3分类算法在银行客户流失中的应用研究

决策树已被成功应用到许多分类问题上,其中ID3是决策树学习的典型算法.文中就该算法在银行客户流失中的应用做了实例研究.叙述了ID3分类算法的原理及其实现算法,并分析了银行客户流失的原因和分类,以一个具体案例详细讲解了ID3分类算法在银行客户流失分析的具体应用流程,包括:数据采样、数据分析、建立模型和模型解释.文中实现ID3算法并作用于银行数据得到一个银行客户流失模型,通过提取模型中的规则对银行预测客户流失特征具有一定的辅助作用.     

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。     

一个机器学习新算法——HP算法的实现及研究

在示例学习这一机器学习的分支领域中有两类非常重要的算法,其中一个以ID3为代表算法,其知识表示是决策树.另一类是AQ算法,其知识表示是产生式规则.ID3的优点是匹配速度快,但其规则数目太多.AQ虽然能生成数目相对ID3不十分多的产生式规则,但其匹配速度与ID3比较却慢的多.因此就示例学习这一领域提出了一个新算法--HP,这个算法是基于n维欧几里德空间中的超平面提出的,对一个正例集和一个反例集,这一算法的规则只有一个,其匹配速度比AQ要快得多.     

ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,其中ID3算法是最为经典的决策树算法。ID3算法理论清晰、使用简单、学习能力较强,且构造的决策树平均深度较小,分类速度较快,特别适合处理大规模的学习问题,目前已得到广泛应用。本文对ID3算法进行了详细的描述,并将该算法运用到电脑销售部门的决策中,验证了算法的性能。     

基于Agent的用户兴趣学习算法及其实现

通过对用户兴趣学习上的Bayesian算法和向量空间法的对比,提出了采用ID3算法实现用户兴趣学习,并介绍了其在智能引擎中的应用和具体实现方法。     

ID3算法的改进和优化

ID3算法是最基本的决策树学习算法,有广泛的应用。基于ID3算法的层间不相关性与生成树中相邻层的耦合性,该文提出了一种改进的ID3的决策树算法（E-ID3）。算法采用统计局部最优的方法,能获得比较好的启发式函数。实验证明,这种方法从树的规模和分类精度都优于ID3算法,决策效率明显提高。     

一种新的基于属性—值对的决策树归纳算法

决策树归纳算法ID3是实例学习中具有代表性的学习方法。文中针对ID3易偏向于值数较多属性的缺陷,提出一种新的基于属性－值对的决策树归纳算法AVPI,它所产生的决策树大小及测试速度均优于ID3。该算法应用于色彩匹配系统,取得了较好效果。     

增量决策树知识获取

决策树算法已经在人工智能领域发挥了巨大的作用,但是传统的ID3算法并不能满足增量学习的要求,增量决策树算法已经成为了当前的研究热点。该文引入了属性值类别计数器的概念,然后重点介绍了ID4算法和ID5R算法,并在最后加以比较。     

基于决策树ID3算法的RH-KTB系统故障诊断

介绍了RH-KTB炉外精炼真空抽气系统的工作原理和故障特点,该系统的故障诊断应满足从大量数据中快速提取征兆并及时诊断且有一定的自学习能力。提出了一种以实例为基础的归纳学习算法即ID3算法。ID3算法有一定的自学习、自组织能力,适用于复杂系统的智能诊断。以实例验证了该算法对RH-KTB真空抽气系统故障诊断的有效性。通过讨论分析了ID3算法的特点和作用。     

决策树算法的一种改进算法

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.ID3算法是决策树中应用最广泛的算法,通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了ID3算法倾向于取值较多属性的缺点,引入无关度对ID3算法作了改进.实验数据结果分析表明,改进后的算法能得到更合理、更有效的规则.     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．     

一种基于SLIQ的快速扩展分类算法的实现

ID3算法是一种信息熵的决策树学习算法,把信息熵作为选择测试属性的标准,对训练实例集进行分类并构造决策树来预测如何由属性对整个实例空间进行划分。ID3算法对于相对小的数据集是很有效的,但对大型数据库而言,ID3算法无法处理。SLIQ分类算法使用了一些独特的技术,改进了学习的时间,同时在没有降低精确度的情况下,解决了对磁盘驻留大数据集的分类。具有更快的速度而且生成较小的树。     

基于修正系数的决策树分类算法

ID3算法是决策树算法中的经典算法,但存在多值偏向问题.一些改进的ID3算法虽避免了多值偏向问题,但多存在主观性强,没有考虑属性信息熵等问题.为了解决该问题,提出了一种基于修正系数的决策树分类算法MC.该算法利用修正系数降低取值个数多的属性的信息增益,并通过实验与ID3算法进行了比较,结果表明,当样本集中各属性取值个数不同时,算法MC在生成决策树的结点总数和分类准确率上明显优于ID3算法.     

决策树的优化算法

决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支.以ID3为基础,提出了改进的优化算法.每当选择一个新的属性时,算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益,而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益,即同时考虑树的两层结点.提出的改进算法的时间复杂性与ID3相同,对于逻辑表达式的归纳,改进算法明显优于ID3.     

网络环境中基于数据挖掘的认知风格测评工具设计研究

本文研究设计了个性化网络学习环境中基于数据挖掘技术的认知风格测评工具,主要阐述了利用决策树分类算法中的ID3实现本工具的体系结构和实现流程.     

决策树算法的研究及优化

决策树算法是数据挖掘中的一个比较活跃的研究领域,是对分类问题进行深入分析的一种方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题.文中首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优化法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比.通过实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高.     

一种新的告警关联聚类算法

针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题, 提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇, 但是在一个簇内如果出现任何子群或交错, 则决策树ID3学习算法通过分割数据样本训练在该簇上来优化决策边界, 从而大大减少分簇告警数目以及完成对根源性告警的定位。仿真表明, 该算法能有效地对大量告警信号进行分析, 并且能比较准确地鉴定出根源性告警。     

决策树算法的研究及优化

决策树算法是数据挖掘中的一个比较活跃的研究领域,是对分类问题进行深入分析的一种方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题。文中首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优化法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比。通过实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高。