数据挖掘中决策树算法的应用研究

在数据挖掘中决策树方式是一种分类方法,决策树像是一个树形结构,在数据挖掘过程中要对其进行一定的测试,每个决策树上都有节点,每个节点就代表着类别.人们可以利用决策树来对数据进行分门别类,按照模型中属性测试结果找到合适的路径,然后把叶节点属性值进行记录得出最后的分类结果.阐述了决策树的基本概念,利用决策树算法挖掘数据,针对不同的算法选出最佳的方案,给相关人员提出合理化建议.     

基于数据挖掘的决策树方法分析

决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。在介绍了决策树方法的一般知识后,深入分析了决策树的生成算法与模型,并对决策树的剪枝过程进行了探讨。     

数据挖掘中决策树算法的探讨

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。     

数据挖掘中决策树算法的最新进展

概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。     

数据挖掘中决策树的探讨

决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。     

基于决策树的数据挖掘算法研究

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.     

基于决策树的数据挖掘算法研究

决策树,英文名为DeciyionTree,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。     

数据挖掘中决策树加权模糊熵算法

决策树算法是数据挖掘技术领域的一种重要算法 ,唐华松、姚耀文在利用熵和加权和思想的基础上提出了一种加权熵算法 ,但是此算法在解决模糊问题上有其不足之处 ,我们在加权熵算法的基础上利用模糊理论建立了一种加权模糊熵算法 ,较好的解决了这一问题。     

浅谈数据挖掘中的决策树算法

决策树是一种重要的数据挖掘方法。本文通过对当前具有代表性的决策树算法原理进行分析、比较,总结出每种算法的性能特征。     

基于决策树的数据挖掘算法应用研究

以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,得到了与实际经验相符的结果和相应的"规则",验证了其可行性和可供决策支持的现实意义.     

基于决策树的数据挖掘算法优化研究

决策树模型是数据挖掘中最常用的一种方法,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。基于相似性原理,以测试属性和决策属性的相似度作为启发规则构建决策树。提出了一种新的决策树生成算法。并在高校教师综合考评系统中采用了这种新算法,实验结果表明这种新的决策树生成算法预测精度较高,计算也比较简便。     

决策树算法的研究与应用

主要研究了数据挖掘中决策树算法的基本思想和算法。针对目前钻井过程故障诊断的需求,结合决策树算法的特点,提出了一种基于决策树的钻井过程故障诊断专家系统模型。分析了钻井系统事故状态下的相关特征参数,并对基于决策树的钻井过程状态和知识获取进行了详细的论述。通过实例运用ID3算法实现了决策树的建立,为钻井过程故障诊断奠定了坚实的基础。最后提出了对算法的改进,综合对实际数据的处理结果表明,基于数据挖掘的决策树算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现故障诊断。     

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。     

基于决策树的软件使用异常用户挖掘

本文提出一种基于决策树ID3算法的软件使用用户分类方法,利用软件的运行日志提取出软件使用记录的主要属性数据,对源数据进行数据预处理转化为挖掘算法可用数据集,从中提取出软件使用用户的分类规则,构建分类模型并根据形成的规则找出使用软件的异常用户,从而便于管理人员对B／S模式软件数据库系统的安全管理和维护。     

数据挖掘技术在计算机取证中的应用研究

文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP—Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。     

数据挖掘技术在健康管理系统中的应用

该文研究了基于决策树的ID3算法,针对ID3算法应用在健康管理系统中存在的问题,提出了一个改进的算法,并利用改进算法对居民健康档案数据进行慢性病诱因的数据挖掘,挖掘结果证明,改进算法的决策树在健康管理系统中的数据挖掘是有效的。     

决策树分类算法研究

ID3算法在选择分裂属性时偏向于选取属性取值较多的属性。针对该问题,引入属性重要性和属性取值数量2个参数对ID3算法的信息增益公式进行改进,从而提高取值数量少但较为关键的属性的重要性,使算法更好地反映实际决策情况,并根据凸函数的性质简化信息熵的计算,提高决策树的构造效率。通过实例介绍改进算法的具体应用方法,证明其性能相比原算法有所提高。