基于决策树C5.0算法的4G终端换机模型

文章针对用户升4G业务中最困难的用户换机问题进行研究,在传统数据资产基础上,丰富了用户互联网行为数据、用户位置数据和渠道触点行为数据,结合4G业务网络速度快、流量资费低等特点,洞察分析用户换机场景,并运营C5.0算法挖掘4G潜在目标用户,从而辅助运营部门开展4G终端销售,有效提升营销运营效率。     

决策树算法在应急预案评估中的应用分析

为了有效应对各种突发事件,国家编制了各种突发事件应急预案。这些预案,需要有一定的方法评估它们的有效性。首先,论述了当前一些预案评估的相关研究成果和评估方法,并且针对这些评估方法的优缺点,提出了采用基于大样本的决策树算法评估预案的方法;其次,通过对评估指标数据类型的分析,采用聚类算法实现对评估指标进行分类。该方法可以有效的减少预案评估中人为因素的影响,对应急预案评估的研究具有指导意义。     

决策树算法在银行贷款风险预警中的应用分析

贷款风险是金融风险中的主要类型,本文运用数据挖掘中的决策树技术对贷款风险进行预警,应用规则对客户贷款信息进行预测,为贷款部门提供决策依据。     

Clementine数据挖掘工具在大学生心理健康预测中的应用

利用C5.0算法构建大学生心理健康预测的决策树模型和分类规则,利用SPSS Clementine数据挖掘工具对大学生心理卫生测评数据进行分析,以此对大学生心理健康状态进行了预测。研究发现：大学生的心理健康普遍存在一定的问题,应针对不同症状采取不同的干预措施;强迫症状、精神病性、抑郁、焦虑和人际关系敏感五个属性在大学生心理健康问题中占有较大的比重。     

决策树算法在工程项目管理中的优化决策编程

工程项目管理不仅需要管理人员不断提高自身素质而且需要科学的手段和方法;通过对决策树算法的VB编程,实现工程项目的优化管理决策,使用此种软件,可以方便地为工程项目管理者在制定项目控制目标时,按照项目建设的内在规律对项目建设的全过程进行有效地计划、组织、协调和控制。最终达到科学管理工程项目的目的。     

改进决策树算法的应用研究

针对ID3算法倾向于取值较多的属性的特点,同时为避免特定领域主观属性影响分类结果,提出了一种改进的决策树算法。该方法利用决策树算法构造决策树,通过对分类结果中主客观属性进行标记并逻辑运算,最终得到较客观的决策信息,并进行实验验证。     

C4.5算法在视频图像处理中的应用

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用,Internet已经成为包含各种信息形式,如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而面对这种情形,很难对图像提出一个统一的分类标准。本文主要是基于决策树中的C4.5算法,先找出图像分类的属性,然后构造规则集,最后在进行图像分类。将其初步分为链接类、装饰类、广告类和内容类,从而进一步提高图像处理的效率和性能。     

基于ID3决策树算法在环境监测的应用

大数据时代的来临,面对着庞大的数据流,如何从其中找寻数据,管理数据,分析数据成为重点。而决策树是进行数据挖掘的重要方法,如何选用不同的决策树算法就显得尤为重要。ID3、C4.5等是建立决策树常用办法。文章详细描述了ID3算法,并在环境监测数据中举例分析。     

数据预处理与决策树在客户行为分析中的应用

决策树算法是数据挖掘中的一种重要算法,介绍了决策树的构建过程中数据预处理方法及决策树构造方法与步骤.数据预处理是为了提高数据挖掘对象的质量,主要包括数据清洗、数据集成与数据消减.数据预处理之后,在训练样本集的基础上,通过选择适当的属性做为树根、子树根,不断重复,基于剪枝方法,最终建立了经过优化的决策树.     

一种改进的C4.5决策树算法

数据挖掘中基于决策树的C4.5算法是一种经典的分类算法,该算法具有ID3算法的优点,但是也存在缺点。针对原算法的不足,改进算法简化了熵值的计算,改进了连续属性的处理方法,使C4.5算法在执行效率上得到很大提高的同时也保障了分类的正确率。     

C4.5决策树改进算法研究

决策树是数据挖掘分类算法中非常重要的一个算法分支。文章介绍了决策树算法中应用最广泛的典型算法-ID3和C4.5算法,并基于四个通用的数据集,针对这两个算法进行定量分析对比,研究两个算法的性能优劣。文章对C4.5算法中的连续属性离散化方法提出一些优化改进,并通过实际数据实验证实了优化的可行性。     

决策树算法在僵尸网络检测中的应用

近年僵尸网络已经引起了信息安全领域的高度重视,目前现有的IRC僵尸网络检测算法或者需要先验知识,或者不能达到轻量实时处理,多数都不能满足大规模网络检测的需要,因此本文主要利用僵尸网络昵称采用决策树算法对其进行分析判断,检测是否是僵尸网络.     

粗集决策树算法在医院感染诊断中的应用研究

医院感染是目前各级医院存在的一个突出公共卫生问题，也是多年来各级医院拟解决的难题。在介绍医院感染的基本知识的基础上，分析和研究了粗糙集与决策树两种常用的数据挖掘工具，并将它们进行融合，运用到医院感染的诊断中。实验结果验证了此算法的可行性和有效性，为医院感染的诊断提供了一种新的研究思路和分析方法。     

决策树算法在村镇银行信用风险预警中的应用研究

本文针对村镇银行贷款风险较高的问题,构造了基于决策树算法的信用风险预警模型。经测试验证,该模型具有较高的准确率和预测能力,能够为评估贷款申请人的信用风险提供依据。     

数据挖掘中决策树算法的优化应用研究

决策树算法是数据挖掘中一种非常重要的分类方法.决策树具有属性结构和较好的分类预测能力,提供了基本的提取决策规则.本文阐述了决策树算法的基本思想,并分析了决策树算法运用中会遇到的一些问题,并针对性的提出一些建议.     

C4.5算法在信号设备故障诊断中的应用研究

根据我国铁路信号控制系统故障诊断的实际需要,结合铁路信号设备故障诊断专家系统的主要功能模块,重点对C4.5决策树学习算法进行研究,建立故障诊断模型,提出铁路信号系统设备复杂故障诊断的实用方法,并详细说明了诊断流程的实现过程。     

多层次压缩决策树在计算机取证中的应用

多层次压缩算法克服了C4.5算法在构造树的过程中,需要对数据多次扫描和排序的缺点,并且克服了CART算法存在的没有对数据集分类的缺点,并结合它们的优点从树的规模和分类精度上都做了优化,使决策效率明显提高。利用决策的分类来建立多层次决策树,不但可以加快决策树的生长,而且最重要的是可以得到结构好的决策树,便于从中挖掘好的规则信息。     

基于决策树的消费行为分析

消费行为因素分析对产品生产和销售具有重要指导作用。C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,先对消费数据集进行数据预处理,为了利用消费者的消费数据进行消费行为分析,对消费数据形式化表示,形成消费客户交易数据集和交易统计信息表达。然后在消费客户交易数据集上定义了信息增益率,反映消费因素的分类能力。利用C4.5算法对消费者行为进行分析并构造出决策树,挖掘消费数据之间隐藏的潜在关系,对企业的生产经营具有重大的指导意义;运用预剪枝和后剪枝对完全决策树进行剪枝,对比剪枝后效果。     

基于决策树的一种改进算法

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,提出了一种利用优值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。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。     

决策树算法在模块故障预测中的应用

某型波束控制处理器是应用于某课题的一种故障率较高的控制电路板,其故障定位主要依靠专业人员的经验。针对该模块故障定位准确率不高的问题,提出一种基于ID3决策树算法的故障预测方法。通过对已有的故障定位记录进行梳理,建立特征工程、计算属性分类信息熵、递归建立决策树,得到故障预测的最优决策树模型。实验分析表明,基于ID3决策树的故障预测方法充分发挥了计算机的计算优势和机器学习算法的数据挖掘能力,对故障的分析定位预测准确率超过86.5%。