远程教育考试成绩分析决策树的构造方法

介绍了数据挖掘技术在远程教育学生考试成绩分析上的应用和用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生考试成绩样本数据,采用决策树分析方法进行了分类,给出了一个远程教育中成功应用数据挖掘的思路和模式。     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法，重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法，并对其主要成就进行评述．提出今后开展研究的建议：     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法,重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法,并对其主要成就进行评述,提出今后开展研究的建议。     

决策树算法在电信客户细分中的应用

电信客户细分在电信客户关系管理中占据着重要的地位．正确的客户细分能够指导企业寻找目标市场，产品定位等一系列市场营销活动，使企业经营活动曼为有效。时决策树算法在客户细分。中的应用作了一些研究，关于如何流住高价值客户，发掘潜力客户进行了阐述，以指导电信企业更好决策。     

决策树算法的改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域。通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法(ID3算法)的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法。实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高。     

论促使决策树重构的因素

本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后简单介绍了决策树经典算法（ID3算法）,重点基于ID3算法论述了对于决策树的影响4个要素,并使用真实的数据详细地分析了4个要素,实验表明,只要4个要素中的任何一个改变,决策树必须要重新被构建。     

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。     

决策树ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘中常用的重要方法,广泛应用于分类和预测。本文对决策树的ID3算法的基本思想进行了介绍,通过应用实例说明了构造决策树的实现过程。     

利用ID3算法建立决策树的研究

本文主要介绍了决策树的基本思想,详细介绍了ID3算法的原理,并利用ID3算法建立了决策树,生成相应的规则。     

决策树属性选择标准的改进

决策树算法是数据挖掘领域的一个研究热点,通常用来形成分类器和预测模型,在实际中有着广泛的应用。重点阐述了经典的ID3决策树算法,分析了它的优缺点,结合泰勒公式和麦克劳林公式提出了新的属性选择标准。改进后的算法通过简化信息熵的计算,提高了分类准确度,缩短了决策树的生成时间,减少了计算成本。实验证明,改进后算法的有效性和正确性。     

基于相关系数的决策树优化算法

通过分析ID3算法的基本原理及其多值偏向问题,提出了一种基于相关系数的决策树优化算法。首先通过引进相关系数对ID3算法进行改进,从而克服其多值偏向问题,然后运用数学中泰勒公式和麦克劳林公式的性质,对信息增益公式进行近似简化。通过具体数据的实例验证,说明优化后的ID3算法能够解决多值偏向问题。标准数据集UCI上的实验结果表明,在构建决策树的过程中,既提高了平均分类准确率,又降低了构建决策树的复杂度,从而还缩短了决策树的生成时间,当数据集中的样本数较大时,优化后的ID3算法的效率得到了明显的提高。     

一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法

决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。本文介绍了ID3算法,ID3算法存在着倾向于取值较多属性的缺点;神经网络也可以用来分类,但是神经网络不易于分类规则的提取。在遗传算法优化的DRNN网络的基础上,提出了使用差量法构建决策树的方法。该方法既具有神经网络分类的高精度,而且分类规则比较直观。实验数据分析表明,本文提出的方法更加接近实际情况,能够更好的进行预测和分类。     

基于MapReduce的决策树算法并行化

针对传统决策树算法不能解决海量数据挖掘以及ID3算法的多值偏向问题,设计和实现了一种基于MapReduce架构的并行决策树分类算法。该算法采用属性相似度作为测试属性的选择标准来避免ID3算法的多值偏向问题,采用MapReduce模型来解决海量数据挖掘问题。在用普通PC搭建的Hadoop集群的实验结果表明:基于MapReduce的决策树算法可以处理大规模数据的分类问题,具有较好的可扩展性,在保证分类正确率的情况下能获得接近线性的加速比。     

一种基于灰色关联度的决策树改进算法

在构造决策树的过程中,分裂属性选择的标准直接影响分类的效果。分析了现有改进的ID3算法不同程度地存在学习效率偏低和对多值属性重要性的主观评测等问题,提出一种高效而且可靠的基于灰色关联度的决策树改进算法。该算法通过灰色关联分析建立各特征属性与类别属性之间的关系,进而利用灰色关联度来修正取值较多但非重要属性的信息增益。通过实验与其它ID3改进算法进行了比较,验证了改进后的算法是有效的。     

基于粗糙集技术的决策树归纳

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同。提出一种新的基于粗糙集技术的决策树归纳算法,它是一种完全数据驱动的归纳算法,可以克服ID3算法的上述不足。     

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.     

决策树ID3算法的分析与优化

对ID3算法的基本原理及其主要不足以及现有几种改进算法的优缺点进行了简要分析,针对ID3算法的主要不足即倾向于多值属性的选取,利用粗糙集理论和数学相关知识点对其进行了一定程度的改进。理论分析和实验结果表明,改进后的算法在一定程度上不仅较好地解决了ID3算法的多值偏向问题而且大大简化了算法的计算过程,明显提高了算法分类准确度和执行效率。     

一种健壮有效的决策树改进模型

提出了一种健壮有效的决策树改进模型AJD3.该决策树模型基于经典的ID3决策树模型,在属性的选取上进行了改进.利用引入属性优先关联度参数计算节点的修正信息增益,并选择具有最高修正增益的属性作为当前节点的测试属性.实验表明,AID3决策树模型在提高分类准确率的同时,有效地增强了模型的健壮性.     

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究

应用变精度粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法。该方法以变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数,对条件属性进行选择。和ID3算法比较,本方法充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,尤其考虑了训练数据中的噪声数据,允许在构造决策树的过程中划入正域的实例类别存在一定的不一致性,可简化生成的决策树,提高决策树的泛化能力。     

基于关联度函数的决策树分类算法

为了克服决策树算法中普遍存在的多值偏向问题,提出了一种新的基于关联度函数的决策树算法--AF算法,并从理论上分析了它克服多值偏向的原理。通过实验发现,与ID3算法比较,AF算法不仅克服了多值偏向问题,而且保持了较高的分类正确率。