基于ID3算法的考试成绩分析决策树的构造

决策树是数据挖掘任务中分类的常用算法,ID3算法是决策树学习的核心算法.论述了ID3算法的基本思想和实现方法,分析了节点选择的方法,并根据ID3算法构造了考试成绩分析决策树,同时针对算法的缺点提出了改进意见.     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法.介绍了 ID3决策树算法的基本思想,讨论了ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程.     

改进决策树的无人机空战态势估计

针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结果的合理性提供理论依据;然后,建立4类态势结果作为决策树模型的输出,以满足态势响应快速性的要求,根据影响空空导弹攻击区的状态参量,对比相同状态参量下,无人机与敌机的评价指标值的大小,构建对应的空战态势分类指标.建立了空战态势分类规则,作为决策树的推理规则,在决策树的节点对态势不断细化.最后,针对决策树中未开发分支引入反推理规则,在未知情形下提高学习能力.通过对不同的典型空战场景:一对一、一对二和二对二,进行仿真验证,并将结果与贝叶斯推理法进行全面比较,通过分析,所提方法用时5.39 s,准确度为80%,贝叶斯推理法用时11.63 s,准确度为60%.准确的实验结果表明所提方法比贝叶斯推理方法的评估速度更快,准确度更高.     

C4.5算法的两点改进

C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处。针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法。针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出C4.5增量学习的改进方法。     

C4.5算法的两点改进

C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处。针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法。针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出C4.5增量学习的改进方法。     

一种改进的MEP决策树剪枝算法

决策树剪枝是将已生成的决策树进行简化的过程,包括预剪枝和后剪枝。为了提高后剪枝算法MEP的剪枝精度,防止因MEP影响因子选取不当造成决策树修剪过度而丢失特征信息的问题,提出一种改进的MEP算法即IMEP方法。首先引入k-折交叉验证(k-Fold Cross-Validation)方法用于选取最优的影响因子m,然后将m带入到MEP算法,再对原始决策树进行剪枝,可以得到最精确的决策树,并保持决策树的影响特征。其次,通过k次交叉验证,可以避免产生过拟合问题,和单独测试集方法相比,经过k次交叉验证后,已经减弱了随机性,防止出现"欠学习"问题。经过验证IMEP方法不仅提高了MEP的精度,能更精准简化决策树,并且保持决策树的影响特征。相比于PEP算法,在数据集较小时有更好的适用性,表现更加稳定。     

一种改进的PEP决策树剪枝算法

剪枝过程是决策树分类学习中的重要环节,能够简化决策树并提高决策树的泛化能力,避免对训练数据集的过适应。在PEP算法的基础上,本文提出了一种改进的决策树剪枝算法IPEP,实验结果表明,该算法剪枝效果较PEP算法更好。     

决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用

主要阐述了决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用.在基本决策树的基础上,使用随机森林组合学习算法来建立交通方式选择模型,以Bagging预测方法和CART算法为主,以随机特征选择和"投票"方法为辅,并相互融合,结合具体实例详细介绍该模型的建立,从数据的选择到整个森林中树的数目和每个结点处抽取的候选属性的个数调整,并对模型进行了相应的评估.实验结果表明,随机森林预测精度高,且对噪声数据具有较强的稳健性,采用决策树学习算法得出的规则在交通方式选择的分析中具有较好的实用价值.     

带服务等级约束的单位长度工件排序问题

研究带服务等级约束的等工件长度排序问题.对该问题的离线情形,给出了求解最优解的线性时间算法.对带有两个服务等级的在线情形,证明了该问题的下界为3/2,并给出了两台机上的最优在线算法.     

基于爱尔朗分布的随机动态批量决策研究

针对随机需求服从爱尔朗分布、存在缺货回补成本情形下的随机动态批量的决策问题,通过相应的优化模型,为计算最优累积批量值,提出了二分搜索算法并验证了该算法的正确性,从而获得了爱尔朗分布下的各阶段最优累积批量算法及相应最优累积批量值。通过与正态分布情形下的相关结果比较,发现最优累积批量值随着标准差和变异系数的增大而增大,但相对于后者的增幅,各最优累积批量在爱尔朗分布与正态分布之间差异的变化并不大,从而进一步分析表明,爱尔朗分布需求下的最优动态批量策略,其效果优于正态分布。