基于决策树模型的编程算法实践研究

分析决策树的基本模型,给出决策树的方法概述.进一步对决策树的算法进行了深入的分析,最后给出了构建决策树.并且应用决策树进行线性分类和2次分类,进行了算法的实践.     

一种基于改进SLIQ决策树分类算法的应用研究

提出了一种改进的SLIQ决策树分类算法,克服了原有SLIQ算法需要大量计算决策树每个节点的吉尼指数(gini index)的缺点.改进的SLIQ算法能够有效地减少计算的复杂度.结合实例,将该算法与原有SLIQ算法和基于人工神经网络的分类算法应用结果进行比较,实验结果表明该算法的分类准确率远远高于SLIQ算法和基于人工神经网络的分类算法.     

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.     

基于证据理论的知识发现分类算法

决策树方法是一种重要的可完成分类任务的知识发现技术 ,目的是通过构造一个分类模型 ,把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个。决策树分类算法效率高且应用广泛 ,但是不能处理在决策树的构建和分类过程中的不确定数据。针对决策树分类算法的局限 ,利用证据理论是对概率论的扩展 ,将置信函数与概率的上下值相联系 ,可用于不确定数据的表达这个有力工具 ,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中 ,提出了 D- S决策树分类算法。实验结果表明 D- S决策树分类算法能有效的对不确定数据进行分类。     

利用CVGS-XGBoost 遥感识别水体与山体阴影信息

针对喀斯特地区遥感图像中水体和山体阴影信息易混淆使得传统机器学习算法存在分类精度低、计算速度慢的缺点, 改进XGBoost 算法, 通过交叉验证栅格搜索算法对XGBoost 算法进行参数优化, 构建CVGS-XGBoost 分类算法, 提取遥感图像中的水体和山体阴影信息。实验结果表明, CVGS-XGBoost 算法的总体分类精度达到93. 9%, 比原始的XGBoost 算法、 决策树、 随机森林和支持向量机算法构建的分类算法的总体分类精度分别提高1. 5%、 10. 0%、 6. 3%和3. 1%, 且该算法与分类效果较好的支持向量机相比, 运行时间开销少, 可有效地识别喀斯特地区遥感图像中水体和山体阴影信息。     

城建档案管理信息系统分析与设计

以重庆市城建档案馆为对象,分析了城建档案的管理现状、业务流程及其存在问题,并由此设计了城城档案管理信息系统（UCA－MIS）。     

可拓逻辑和可拓思维对决策树算法的分析与优化

为从理论层次上深度解析决策树分类算法的逻辑可行性,根据可拓理论中可拓逻辑和可拓思维的全新视角,对构建决策树过程中节点的选择、规则提取和预测等步骤,进行理论上的分析和评价.以可拓思维中的菱形思维模式来分析决策树算法中节点的选择,以可拓逻辑中基元变换理论来评价决策树算法的规则提取,以可拓逻辑中的基元发散规则来解释决策树算法的预测步骤,在验证决策树算法各个步骤符合可拓理论处理矛盾问题的思维模式的同时,也对决策树算法的分类结果建立了基于可拓理论的评价体系.     

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。     

基于决策树的燃煤锅炉运行优化规则的提取

以数据挖掘的决策树方法为理论基础,结合燃煤锅炉的具体特点,将基于决策树归纳分类算法运用于锅炉历史运行数据的分析中.以锅炉效率为决策目标,对不同烟气含氧量、排烟温度等属性进行分类,构建决策树模型,采用决策树归纳分类的方法挖掘出指导锅炉运行的有用规则,并对挖掘结果进行分析和评价.     

大数据环境下决策树算法并行化研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,但目前多数针对决策树的改进方法都基于传统的串行算法,不能满足大数据环境下对海量数据挖掘的需要.针对大数据集中串行挖掘算法效率低下的问题,采用MapReduce对决策树算法进行了并行化实现,同时引入修正参数来改进ID3算法倾向于多值属性选取的问题.实验结果表明,该算法具有较好的并行性和扩展性,能有效处理大数据集的分类问题.     

高校档案管理人员信息化素质提升的探讨

高校档案管理人员的信息化素质的高低是实现档案信息化建设的关键。分析了高校档案管理人员素质现状,阐述了在推进档案信息化建设的新形势下,如何提高档案管理人员对档案信息化的认识,提出了档案管理人员应具备的3种信息能力及其措施。     

统计分析及决策树算法在高校就业指导中的应用

对福建某高校二级学院2016年毕业生就业信息进行预处理,从统计分析、构建决策树模型两方面开展研究。在Weka中采用C4.5(J48)算法构建了决策树,根据分析及构造的决策树模型,从人才培养方案、奖励制度、在校学生的就业规划提出了相关建议,为就业指导部门和高校领导提供一定的决策帮助。     

网络环境下高校科研成果档案信息化建设

以当今信息时代为背景,指出高校科研档案信息化管理的必要性.通过对本市高校科研成果档案管理现状分析,提出了加快信息化建设的建议与对策.阐述了网络环境给信息的传递带来了快捷和便利,高校科技成果档案信息应对网络环境进行开发利用.通过网络数据库的建立、知识产权的保护,以及通过用户对科技成果档案信息需求的调研等途径来实施.     

高校档案信息化及数字化档案室建设研究

随着信息化进程的不断加速,高校的档案信息管理也不断优化,推进档案信息化进行以及数字化档案室的建设成为了高校工作的重点。只有推进档案的信息化管理,才能够实现学生档案的云管理,尽可能地提高工作效率,对高校档案信息化及数字化档案室建设进行了探究。     

高校体育教学档案的信息化建设研究

随着信息技术的快速发展,高校的档案已经基本实现了信息化管理,体育教学作为高校教学的重要组成,在信息化建设上要紧跟基本学科的脚步,尤其是对体育教学的档案管理,信息化建设势在必行。文章主要分析了体育教学档案管理的重要性及现实意义,探讨加强其信息化建设的有效策略。     

基于C/S和B/S混合模式的档案信息化系统

通过对档案信息化建设原则的把握以及对C／S模式与B／S模式的比较，以武汉理工大学档案管理信息系统的建设为例，介绍了一种基于C／S和B／S混合模式的高校档案信息化建设方案，并详细阐述了其软件平台，即档案管理信息系统的设计和实现，其中包括档案管理软件的选择、数据库的选择与连接、档案信息资源建设、档案信息利用与服务界面设计以及档案信息化人才建设等。     

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。     

高校科研档案管理与利用新探

高校科研档案是高校科研活动的记录载体.应当创新高校科研档案的管理模式,建立高校科研档案的统一管理制度,高校科研与建档工作可实行"四同步"管理,确定课题负责人归档责任制,高校科研档案的管理中可实行物质与精神奖励并举制度,加强人才队伍建设,提高管理者素质.高校科研档案合理合法、健康有序的开发利用途径存在信息化、多元化的发展趋势.针对高校科研档案管理利用工作中的实际情况,切实可行的新途径表现为数字互联网、校园OA办公网和档案馆内部网络平台利用服务、高校科研档案交流报道、高校科研档案信息编研加工和建立档案反馈机制的服务方式.     

一种基于信息熵建立决策树的算法

信息论给出了信息的数学本质,提出了用热力学中的熵来度量信息量的大小。分类是一个重要的数据挖掘问题,在训练数据集上建立分类树的关键是如何选择决策树每一个内部结点的测试属性。传统的决策树建立算法利用信息论中熵的概念选择属性,具有偏向于取值较多属性的缺点。本文分析了信息论中有关熵的一些基本概念和含义,讨论了它们在挖掘分类树中的应用,利用互信息设计了一个建立分类树的算法,克服了传统算法的缺点。