决策树ID3算法的研究与应用

介绍了数据挖掘原理及决策树分类方法,对ID3算法的基本思想和具体实现方法进行阐述,并在根据天气决定是否打网球的应用中运用该算法,最终构造出决策树模型。     

基于决策树ID3算法研究与实现

阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍。运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型。     

ID3算法在硕士研究生报名中的应用

论述了ID3算法的基本思想和实现方法,分析了节点选择的方法,并将该算法应用于硕士研究生报考人员的资格审查,提高了工作效率,体现了ID3算法的优点.     

改进的ID3算法在远程教学系统中的应用

当前,远程教学系统缺少智能性,不能提供个性化教学,引入ID3算法后可以根据学习者的特征对其分类,从而实现对不同学习者的针对性教学.然而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题,选择分裂属性不符合客观事实.运用一种基于灰色关联分析的修正因子属性选择方法予以改进,对取值较多但灰色关联度低的属性,在计算其信息增益时通过灰色关联度的正弦值作为修正因子,克服传统ID3算法的不足.将改进的ID3算法引入到远程教学系统中,可以更好地对学习者进行分类以实现智能化导学.     

决策树ID3算法在银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术广泛应用于银行的客户关系管理,本文探讨了挖掘出隐藏在客户数据中潜在信息的方法,对决策树的ID3算法在客户数据信息中的应用进行了分析,依据推导的结果对客户进行分类,进而预测客户行为,制定相应决策,提供更加完善的服务.     

ID3算法在卫星遥测数据分析中的应用

为充分挖掘隐藏于遥测数据中的规则知识,发现数据间的关联性,采用ID3算法对卫星太阳帆板遥测数据进行挖掘分析,计算各类参数的信息增益值,以最大增益值为分裂属性构建出相关性决策树,得到决策知识,发现影响太阳帆板状态变化的参数间的关联性,为卫星在轨性能分析和故障诊断提供依据.分析结果表明,采用ID3算法对遥测数据进行分析可以获得预期的结果.     

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.     

决策树在汽车ERP系统中的应用探索

为缓解传统ERP系统把企业需求预测作为外部输入的局限性，通过分析汽车行业应用ERP系统存在的主要问题及原因，提出运用数据挖掘技术直接从汽车行业ERP系统中获取预测信息的方法，即对ID3决策树生成算法改良后运用于汽车ERP系统进行数据挖掘。并对该方法实现的有利因素和技术难点作了分析，通过数据挖掘模型实验检测了种挖掘的有效性。     

基于ID3算法的道路客运行业信用评级模型

当前信用评级普遍采用的传统方法如专家法、信用评分法中,属性的权重大小受评价者主观影响大,可能造成评价结果偏差失准,并增加评价的时间消耗。本文将决策树模型引入信用评级体系中,在道路客运行业信用评级体系中建立一种新的评价方法。结果表明,采用ID3算法的决策树方法通过定量计算训练集样本中各属性互信息的大小,可以迅速地得到一棵决策树,从而通过对训练样本的统计计算避免了主观判断属性权重带来的弊端。当该决策树经过全面、良好的测试和调整后,可足够健壮,能较好地运用于信用评价。     

决策树在汽车ERP系统中的应用探索

为缓解传统ERP系统把企业需求预测作为外部输入的局限性,通过分析汽车行业应用ERP系统存在的主要问题及原因,提出运用数据挖掘技术直接从汽车行业ERP系统中获取预测信息的方法,即对ID3决策树生成算法改良后运用于汽车ERP系统进行数据挖掘。并对该方法实现的有利因素和技术难点作了分析,通过数据挖掘模型实验检测了种挖掘的有效性。     

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.