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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。 相似文献
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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. 相似文献
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决策树算法研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
郭玉滨 《数字社区&智能家居》2006,(1):155-155,160
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: 相似文献
4.
《计算机应用与软件》2016,(7)
针对ID3算法多值偏向及误分类代价被忽视的问题,结合属性相似度和代价敏感学习,提出基于均衡系数的决策树优化算法。该算法既克服了多值偏向,又考虑了误分类代价问题。首先引进属性相似度和性价比值两者的均衡系数,对ID3算法进行改进;然后运用麦克劳林公式对ID3算法进行公式简化;最后将算法改进和公式简化相结合,得到基于均衡系数的决策树优化算法。实验结果表明,基于均衡系数的决策树优化算法,既能够提高分类精度,缩短决策树生成时间,又能考虑代价问题并降低误分类代价,还能克服多值偏向问题。 相似文献
5.
应用ID3挖掘方法,将基于数据库的数据挖掘技术应用于企业的生产、销售实线中用决策树对产品进行定性分析,找到产品销售情况的决策信息;及用分类法对产品品种进行选择的具体过程。 相似文献
6.
基于MapReduce的决策树算法并行化 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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应用ID3挖掘方法,将基于数据库的数据挖掘技术应用于企业的生产、销售实践中用决策树对产品进行定性分析,找到产品销售情况的决策信息;及用分类法对产品品种进行选择的具体过程。 相似文献
9.
将决策树分类算法引入寿险客户资源数据挖掘,在对原始数据进行多种预处理后,得到训练样本集,采用ID3算法定量计算训练集样本中各属性互信息,迅速建立一颗客户品质评价决策树,实现了对寿险客户群体的正确分类. 相似文献
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阐明决策树分类器在用于分类的数据挖掘技术中依然重要,论述基于决策树归纳分类的ID3、C4.5算法,并且对决策属性的选取法则进行说明。通过实例解析ID3、C4.5算法实现过程,结果表明C4.5算法相比较于ID3算法的优越性.尤其在处理具有多属性值的数据时的更加合理和正确。 相似文献
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姚争儿 《电脑与微电子技术》2010,(10):44-46,54
数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。 相似文献
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决策树算法及其在乳腺疾病图像数据挖掘中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
介绍了ID3决策树算法建立决策树的基本原理,着重介绍了决策树的修剪问题和两种典型的修剪算法-减少分类错误修剪算法和最小代价-复杂度修剪算法,并利用介绍的决策树算法和修剪算法对乳腺疾病图像进行数据挖掘,得到了一些有实际参考价值的规则,获得了很高的分类准确率,证明了决策树算法在医学图像数据挖掘领域有着广泛的应用前景。 相似文献
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数据挖掘中决策树加权模糊熵算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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Research on E-Commerce Transaction Payment System Basedf on C4.5 Decision Tree Data Mining Algorithm
In this paper, according to the information classification algorithm in data mining, data in the network payment system of e-commerce is mined, forming an
effective evaluation of the security of the network payment system. Firstly, the method of network security risk prediction is discussed. Secondly, according
to the characteristics of network payment system, the system security index system is analyzed in detail, and the specific application process of the C4.5
Classification Algorithm in security evaluation is discussed. Finally, the data mining process is designed in detail and the corresponding code established. In
this paper, data mining theory is applied to the network payment security evaluation system, and an algorithm system is constructed to evaluate the network
payment security. The algorithm system realizes the effective evaluation and judgment of the network payment system security as well as warning of potential
network security problems, effectively changing the previous way of network security management, and ensures the security and stability of the network
payment system is maximized. 相似文献
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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。 相似文献