基于数据挖掘的决策树算法分析

决策树是数据挖掘技术中的重要方法,主要用于分类和预测.本文介绍了决策树算法中应用最广泛的ID3算法和C4.5算法,阐述了两种算法的主要思想,说明了构造决策树的基本步骤,对两种算法进行了分析和比较.     

基于决策树数据挖掘的分析与应用

决策树技术是一种对海量数据集进行分类的非常有效方法。通过构造决策树模型,提取有价值的分类规则,帮助决策者做出准确的预测已经应用在很多领域。基于这种技术构造的蘑菇可食用性决策树模型,提供了通过蘑菇属性判别蘑菇可食用性的科学依据。决策树算法采用C4.5算法,它把信息增益率作为属性选择的度量标准。从实验结果来看,决策树模型虽然显示了一个很不平衡的结构,但得出了很容易理解的决策规则。     

基于Weka的数据挖掘技术在学生管理中的应用

本文针对目前学生管理工作日趋复杂,传统的管理方式已无法胜任,提出了利用Weka软件为平台的管理方案。对数据挖掘技术中的决策树分析法进行深入研究,将C4.5算法应用在学生管理工作中,构建了基于学生个人信息的学生心理状态模型,得到了一些相关规律。实践证明该方法提高了学生工作的效率和质量,为学生管理指导系统提供了科学的参考依据。     

基于C4.5决策树的大学生笔记本电脑购买行为的数据挖掘

以大学生笔记本电脑购买行为作为研究对象,由问卷调查得到数据,运用Tip DM数据挖掘工具,通过数据预处理和K-均值聚类,使用C4.5决策树对大学生消费者关于笔记本电脑的购买决策和购买行为进行特征规则提取,采用交叉分析方法进行详细的验证分析。为笔记本电脑经销商、生产商分析大学生消费群体的购买活动提供参考。     

基于决策树的就业数据挖掘

针对学生就业问题，给出了就业数据挖掘模型．决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法，根据就业数据特点，采用了C4．5决策树算法．C4．5算法是决策树核心算法ID3的改进算法，它构造简单，速度较快，容易实现．模型对就业数据预处理，选取决策属性，实现挖掘算法并抽取规则知识，由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别，挖掘结果表明，该算法能够正确将就业数据分类，并得到若干有价值的结论，供决策分析。     

基于决策树的快速入侵检测方法

分析了C4.5算法的基本思想,并提出了改进的方法,实验结果证明,该方法可为入侵检测系统生成有效的决策树.     

基于C4.5算法的健身俱乐部会员数据挖掘研究

以已投入使用的健身俱乐部管理系统为背景,提出了用C4.5决策树分类算法对健身记录进行数据挖掘。通过该方法找出俱乐部在有效期内的会员的年龄段、性别、会员卡类型和参与健身时间段的规律,提取特定时间段内参与健身的会员特征。实验结果表明:将该分类规则应用到会员管理系统中,可以辅助健身俱乐部的管理者有针对性地制定营销方案。     

基于分类挖掘的网关转发性能的判定

研究如何利用分类挖掘来进行网关转发性能的判定。提出基于分类思想的性能判定决策算法,对大量的无规则的杂乱的网关经验数据进行分类。性能判定决策算法可以从具有分类特征的网关转发经验数据中挖掘出分类模型,利用模型可对网关转发性能进行精确的判定,准确率可达95%。该研究对于把数据挖掘用于网络管理的其他方面有着积极的启发作用。     

基于规则的遥感影像分类方法研究——以黄山市为例

介绍了决策树C4.5算法,并利用该算法实现了对遥感数据规则的挖掘,在此基础上设计并实现了针对于C4.5规则的编辑器,通过该编辑器能够实现对规则的编辑与管理。规则编辑器的设计与实现,为在分类过程中人工的干预提供了可能。将人工干预与基于数学理论规则的自动提取相结合,尤其是在地形较复杂的地区,将有利于分类精度的提高。利用黄山市Land Sat TM影像,进行了基于C4.5算法自动提取规则的遥感影像分类实验。实验结果表明,利用C4.5算法提取的分类规则准确率高,利用提取的分类规则进行的遥感影像分类效果较好。     

基于决策树的ID3算法与C4.5算法

论述了在数据挖掘中基于决策树的ID3算法以及C4.5算法,说明了两种算法的优缺点.通过实例解析了ID3算法和C4.5算法的实现过程,能够直观看出C4.5算法相比较与ID3算法的优越性.     

基于物流数据仓库和决策树算法的客户信用度分析

根据物流企业与客户之间的互动关系,通过物流数据仓库决策树分析,得到各类影响因素的层次,为物流企业与客户今后的交易往来提供辅助决策信息,进行客户信用等级的评价,以此制定相应的赊销政策,控制客户信用风险。     

C4.5算法在城建档案催交管理中的应用

决策树作为一种数据挖掘分类算法,不仅可以根据现存的数据库信息得出分类规则,而且可以通过友好的图形界面进行结果展示.城建档案馆在档案催交管理工作中,收集了大量的数字化信息,文中运用 C4.5 算法针对催交信息构造决策树,并利用生成的决策树辅助城建档案馆进行档案的催交管理.     

基于数据挖掘的智能工程决策平台

针对传统工程决策支持系统(EDSS)在知识获取和适用范围等方面的固有不足,提出一种将数据挖掘技术与工程决策支持技术进行集成的新机制,介绍相应的智能工程决策平台DM-EDSS的设计和实现.DM-EDSS是一个通用的工程决策支持平台,能够自动从已有的历史工程数据中提取出有价值知识(预测模型或规则),并以此为基础进行决策推理,从而辅助解决工程决策问题.案例研究的结果表明:DM-EDSS从工程数据中提取出的知识对于工程决策有着较高的参考价值,其推理预测的结果具有较高的准确度,能够满足工程实践的使用需求.     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

基于决策树算法的数据挖掘在学生信息系统中的应用

数据挖掘的方法很多,决策树方法是数据挖掘方法之一。决策树方法不需要对数据进行任何假设,直接将大量数据智能地分类,按照一定的规则找出隐藏的、有价值的信息。文章选取决策树方法中具有代表性的C4.5算法,以高校学生信息管理系统中毕业就业海量信息为实例生成决策树,挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素,以便指导高校的教育和管理。     

决策树算法与客户流失分析

为了向市场人员提供决策依据,有效降低客户流失率,基于数据挖掘平台Clementine,构造出一种客户流失模型,并分别利用决策树算法C5.0及分类和回归算法对某运营商提供的实际数据进行实验分析。对比实验结果可知,C5.0算法在准确率及覆盖率等方面更适合于该运营商。