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决策树算法在农户小额贷款中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
陈良维 《计算机工程与应用》2008,44(31):242-244
在讨论数据挖掘技术的基本概念、决策树方法的基础上,针对近年来农村信用社不良贷款的增加,提出了决策树算法在农户小额信用贷款评价中的应用。利用数据挖掘的预测功能,建立了一种较为科学明了,简单易行的农户信用评价模型,来应用于农村信用社对农户信用的评分,以作为贷款与否的依据。 相似文献
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决策树分类算法的研究及其在教学评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法,介绍了决策树建立的基本原理,提出一种基于概率统计知识来建立决策树的方法,实验证明该方法是可行的。 相似文献
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近年来,由大学生心理疾病引发的各种社会问题频发,把数据挖掘技术引入大学生心理健康状况的诊断研究具有其他技术不可比拟的优势,它能挖掘事物中隐含的规律。对决策树C4.5算法的原理进行阐述,并通过C4.5建立一个心理健康评估模型,构造决策树,由提取规则对心理健康进行预测。实验结果表明,该算法能将学生心理健康进行正确分类。挖掘结果能指导心理健康教育工作者制定正确的辅导计划,对辅助决策有很好的帮助。 相似文献
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段英杰 《数字社区&智能家居》2010,(3):753-754
数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。决策树方法是一种典型的分类算法.首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树模型,然后使用决策树模型对新数据进行分析。该文以大学生专业方向指导辅助系统的开发过程为实例从理论上论述了数据挖掘的概念、数据挖掘研究内容和本质以及进行数据挖掘的主要方法。讲述了使用MATLAB7.0开发实现决策树算法子系统的方法和实现,并且对生成的决策树模型进行分析。 相似文献
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网络团购, 指的是互相不认识的消费者在特定的时间内在同一网站上共同购买同一种商品, 以求得最优价格的一种网络购物方式. 现如今, 作为平台方的团购网站在面对大量报名参加团购的商品, 审核过程中需要介入大量人力, 对经验过于依赖. 利用决策树算法, 对影响团购商品销量水平的变量进行分析, 生成可读的决策树, 用以辅助决策, 筛选出优质的商品. 相似文献
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决策树算法的一种改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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高效性和可扩展性是多关系数据挖掘中最重要的问题,而提高算法效率的主要瓶颈在于假设空间,且用户对分类的指导会在很大程度上帮助系统完成分类任务,减少系统独自摸索的时间。针对以上问题提出了改进的多关系决策树算法,即将虚拟连接元组传播技术和提出的背景属性传递技术应用到多关系决策树算法中。对改进的多关系决策树算法进行了理论证明,并且对多关系决策树算法和改进的多关系决策树算法进行比较实验。通过实验可以得出,当改进的多关系决策树在搜索数据项达到背景属性传递阈值时,改进的多关系决策树算法的效率相对很高且受属性个数增加(或 相似文献
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ID3算法作为数据挖掘分类技术中的核心算法,有着构造简单、学习能力强、分类速度快等优点。但由于其沿用的是机器学习算法,处理的数据集规模小且与数据库集成性较差,影响了其实用性。在继承原有算法思路的基础上,对其核心部分进行了改进,通过使用嵌入式SQL,直接对目标数据库进行查询操作并处理,最终得到分类决策表并保存于数据库。实验证明,改进的ID3算法结合了SQL的高效性和C语言的灵活性,高效无缝地实现了大量数据的分类且大大提高了算法的执行效率。 相似文献
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决策树是数据挖掘中的一种高效方法,但是当训练数据的属性很多时,构建的决策树的规模会随属性个数增加而指数级增长,进而会产生海量的规则。针对该问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。首先根据信息增益利用轮盘赌方法选取若干组属性,构建多棵决策树,然后利用遗传算法对多棵决策树进行组合,并最终形成规则集。最后给出了实验结果,证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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垃圾邮件的识别与过滤是目前研究的热点问题之一。而粗糙集是一种新的处理模糊和不确定性知识的数据分析工具,已被成功地应用到许多有关分类的领域。将粗糙集与决策树结合,提出一个基于RS-DT的邮件分类方案与模型,并进行了实验及结果分析。通过与朴素贝叶斯模型及SVM的比较,表明提出的基于RS-DT的模型可以降低把正常邮件错分为垃圾邮件的比率,提高过滤系统的自学习能力。 相似文献
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基于决策分类熵的决策树构造算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地完成金融数据集上的分类挖掘任务,以粗糙集理论为基础提出决策分类熵的概念,进而以属性的决策分类熵为属性分裂度量提出基于决策分类熵的决策树构造算法,并针对过拟合问题提出一种抑制参数来实现树规模的良好控制。实例分析及金融数据集上的实验表明:相比经典的C4.5决策树算法,新算法能够较好地克服其缺点和不足,构建更优的决策树,能够更好地完成分类任务。 相似文献
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分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,优化后的方案克服了ID3算法的取值偏向问题,同时在分类时间及分类精确度方面优于ID3算法及现有两种改进的分类算法。 相似文献