决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法,为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法,特别说明了决策属性的选取法则.通过一个学习实例给出该算法第一次选取决策属性的详细过程,并且对该算法进行了讨论.一般情况下,ID3算法可以找出最优决策树.     

决策树ID3算法的改进

本文根据ID3算法中信息增益计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的ID3算法,减少了信息增益的计算量,进而提高ID3算法中信息增益的计算效率。与原ID3算法相比,改进的ID3算法在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。     

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。     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

ID3算法构造学生专升本考试成绩分析决策树

分类技术是根据数据集的特点找出类别的概念描述,这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述。ID3算法是决策树归纳分类算法的一种,运用该算法建立学生专升本考试成绩分析决策树并从中提取出一些重要的规则。     

基于粗糙集的决策树ID3算法

针对传统ID3算法计算过程复杂以及存在信息冗余的问题,提出了一种改进算法——基于粗糙集属性约简的简化ID3算法.该算法利用粗糙集中属性约简的性质删掉了系统中多余的知识,在保证同样的分类能力下使得分类系统更简洁,同时借助了泰勒公式对熵公式进行化简,使得计算更简便,然后把改进的算法用到实例中去,并用相关数据库上的大量数据编程进行仿真实验,最后得出的仿真结果证明了所提出算法的正确性与可行性,不仅能够有效降低信息重复度,减少了冗余规则,还保证了算法精度,同时为把ID3算法更好地应用到现实生活实例中提供了一定的参考价值.     

决策树ID3算法在银行信贷业务中的应用

银行信贷业务是银行的一项重要业务,该业务存在一定的风险,如果我们能够预测客户的违约风险就可以最大程度的降低风险。数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。将数据挖掘技术运用到银行客户信用评估,在庞大的数据中将看似无关联的数据进行筛选和净化,提取出有价值的信息,对客户贷款申请做出恰当的回应。数据挖掘是信息技术发展的必然结果,它是指通过挖掘算法从大量数据中抽取挖掘出隐含在其中的有价值的模式或规律等信息的复杂过程。其中,对数据的分类是数据挖掘领域研究的重要课题。本文通过决策树的经典算法ID3算法对银行信贷业务进行分析,并总结了该算法相对于其他算法的优缺点。     

决策树ID3算法的分析与改进

为了弥补ID3算法[1-3]的缺点及不足,设计了一种基于ID3算法的改进算法.它使用修正参数修正信息增益,克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性这一缺点,对连续值的属性进行离散化,解决了连续属性的处理问题,通过有未知值的样本是按照已知值的相对频率随机分布的思想,可以处理缺少属性值的样本.描述了通过改进的ID3算法生成...     

ID3算法及其改进

文章对ID3算法的基本概念和原理进行了相应的详细阐述以及解释说明,并针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进信息增益率对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法行之有效。     

基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类

v在朴素贝叶斯算法和ID3算法的基础上,提出一种改进的决策树分类算法。引入客观属性重要度参数,给出弱化的朴素贝叶斯条件独立性假设,并采用加权独立信息熵作为分类属性的选取标准。理论分析和实验结果表明,改进算法能在一定程度上克服ID3算法的多值偏向问题,并且具有较高的执行效率和分类准确度。     

基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究

决策树算法是经典的分类挖掘算法之一,具有广泛的实际应用价值。经典的ID3决策树算法是内存驻留算法,只能处理小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。为此,对经典ID3决策树生成算法的可并行性进行了深入分析和研究,利用云计算的MapReduce编程技术,提出并实现面向海量数据的ID3决策树并行分类算法。实验结果表明该算法是有效可行的。     

关于用户兴趣度的判定树算法的优化

判定树学习有很多算法,着重研究对引入用户兴趣度参数的ID3算法在面对多值属性时的快速分类的优化,提高计算速度,节约计算时间。     

一种基于属性敏感度的决策树算法

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法。目前,已有许多构建决策树的算法,其中,ID3算法是核心算法。本文首先对ID3算法进行研究与分析,针对计算属性的信息熵十分复杂的缺点,提出了一种新的启发式算法SID3,它是基于属性对分类的敏感度的。文章最后通过实例对两种算法进行比较分析,结果表明,SID3算法能够生成正确的决策树,并且使建树过程更简便,更快速。     

一种基于修正信息增益的ID3算法

ID3算法是决策树中影响最大的算法之一,它以信息增益为标准选择决策树的测试属性。这种算法存在不足之处,在选择合适的测试属性时,倾向于选择取值较多的属性,而在实际应用中,取值较多的属性未必是重要的。针对此算法的不足,本文提出了一种对增益修正的 ID3算法,为改善 ID3的多值偏向问题提供了一种有效途径。通过理论分析和实验证明,这种算法能较好地解决多值倾向的问题。     

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。