基于ID3算法的快速分类方法研究

ID3是决策树学习的核心算法．本文提出了基于ID3算法对多类样本分类的一种快速分类的算法．提高了计算机的分类速度。     

ID3算法在成绩分析中的应用研究

利用决策树分类算法对课程信息、教师信息、成绩信息等教学信息库中的数据进行分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响成绩高低的主要因素以及各因素对成绩影响的强弱程度。将数据挖掘技术应用到数据的多维分析中,可以更好地为教学管理人员提供决策支持。     

ID3算法的改进

对决策树中的ID3算法的基本原理进行了详细研究,针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点作了改进,最后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ID3决策树算法在环境监测的应用

大数据时代的来临,面对着庞大的数据流,如何从其中找寻数据,管理数据,分析数据成为重点。而决策树是进行数据挖掘的重要方法,如何选用不同的决策树算法就显得尤为重要。ID3、C4.5等是建立决策树常用办法。文章详细描述了ID3算法,并在环境监测数据中举例分析。     

ID3算法在学生评教数据分析中的应用研究

传统的高校学生评教数据通常被教学管理部门作为教师绩效考核和评职的参考数据,对于教学管理部门并没有对评教结果数据进行深入研究探讨.基于此文中使用真实的评教样本,利用决策树分类算法对学生评教数据及教师的基本信息进行综合分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响教学质量的主要因素以及各因素对教学质量影响的强弱程度,以期为教师今后教学和教学管理部门制定教学改革措施提供参考依据.     

ID3算法在警务化管理中的应用

目前警察院校通常会采用警务化管理制度来约束与规范学员的日常行为。在该制度下,请假的批准与否是影响警院管理质量和工作效率的一个重要因素。针对这种情况,提出利用ID3算法构建是否批假的决策树模型,并以此分析新的请假情况和帮助管理者决定是否予以批假。该方法可以有效地加强对学员的诚信管理以及提高管理者的工作效率。     

ID3算法在医生分类规则挖掘中的应用研究

采用ID3算法挖掘隐藏于医院医生历史信息中的有用数据,为管理者提供决策支持信息.对决策树和ID3算法及其性质进行分析,给出实现算法的过程,并将其引入到医院医生分类规则的挖掘应用中,用于指导医院诊室合理安排医生.实践证明,ID3算法对促进医院的医术水平,提高工作效率和服务质量都发挥了重要作用.     

ID3算法的一种改进算法

决策树是从一组数据中生成分类器的一个行之有效的方法。其中ID3算法是目前引用率较高的算法。ID3算法是以信息熵为核心的分类预测算法。然而ID3算法存在多值偏向问题,可能使得出的决策树并不是最优的。文章将信息增益与关联函数生活经验和相结合,改进ID3算法,克服ID3算法偏向于选择取值多的属性的缺点,提高ID3算法准确率。并将改进后的ID3算法与原算法比较,证明改进后的ID3算法准确有效。     

改进的ID3算法在个人贷款信用风险评估中的应用

文章应用决策树模型分类方法对银行贷款风险进行研究,针对算法往往偏向于取值较多的属性、而取值较多的属性不一定最优的缺点,对ID3进行改进,用平均信息增益代替信息增益作为选取分支属性的依据,进而建立评估模型。     

自学习在智能教学系统中的应用

采用信息论作为指导 ,对传统的CLS决策树学习算法进行改进 ,控制了决策树的大小。然后 ,根据学生认知水平的不同 ,将该算法运用于智能教学系统来建立决策树 ,指导教学方法的不断调整 ,达到因材施教的目的。     

一种基于决策树改进算法的客户关系管理

针对决策树的经典算法(ID3)计算比较复杂的问题,提出利用条件概率等知识来改进决策树的构造.分别利用这两种方法建立客户关系管理模型,并根据结果发现,改进后的方法在计算效率方面有所提高.     

粗集决策树算法在医院感染诊断中的应用研究

医院感染是目前各级医院存在的一个突出公共卫生问题，也是多年来各级医院拟解决的难题。在介绍医院感染的基本知识的基础上，分析和研究了粗糙集与决策树两种常用的数据挖掘工具，并将它们进行融合，运用到医院感染的诊断中。实验结果验证了此算法的可行性和有效性，为医院感染的诊断提供了一种新的研究思路和分析方法。     

数据预处理与决策树在客户行为分析中的应用

决策树算法是数据挖掘中的一种重要算法,介绍了决策树的构建过程中数据预处理方法及决策树构造方法与步骤.数据预处理是为了提高数据挖掘对象的质量,主要包括数据清洗、数据集成与数据消减.数据预处理之后,在训练样本集的基础上,通过选择适当的属性做为树根、子树根,不断重复,基于剪枝方法,最终建立了经过优化的决策树.     

数据挖掘中决策树算法的优化应用研究

决策树算法是数据挖掘中一种非常重要的分类方法.决策树具有属性结构和较好的分类预测能力,提供了基本的提取决策规则.本文阐述了决策树算法的基本思想,并分析了决策树算法运用中会遇到的一些问题,并针对性的提出一些建议.     

基于计算机取证的ID3改进算法

随着数据挖掘技术在计算机取证领域的应用,作为分类分析的经典算法ID3也相继出现在一些取证原型系统中,如何让原来不基于任何应用环境的ID3算法更适合计算机取证成为一个值得关注的课题.文章首先介绍了ID3算法,然后基于计算机取证的应用环境,从引入权值和两次信息增益的角度对算法进行了改进,最后通过举例,验证了该算法的先进性.     

基于改进的ID3算法生成决策树方法(英文)

The ID3 algorithm is a classical learning algorithm of decision tree in data mining.The algorithm trends to choosing the attribute with more values,affect the efficiency of classification and prediction for building a decision tree.This article proposes a new approach based on an improved ID3 algorithm.The new algorithm introduces the importance factor λ when calculating the information entropy.It can strengthen the label of important attributes of a tree and reduce the label of non-important attributes.The...     

基于改进ID3决策树的停电敏感用户辨识方法

停电敏感用户辨识是用户用电信息管理的重要内容,对提升供电服务水平具有重要作用。近年来随着我国电力监管日趋严格,电网企业不断加大对客户停电的管理力度。停电敏感用户的辨识也成为电网企业研究的重点。针对传统的辨识方法对实际应用中样本属性缺失考虑不足的实际问题,提出了改进ID3决策树分类算法。以该算法为核心设计了停电敏感用户辨识方法,实现了对海量用户的自动辨识。最后,基于地区电网的实际数据构造的算例表明,与传统忽略缺省项的方法相比,该方法能有效提升辨识覆盖率和准确率,对推动电网服务水平提升具有促进作用。