基于关联规则的网络漏洞信息数据挖掘方法

为提高对网络漏洞信息数据的挖掘效率,提出关联规则下网络漏洞信息数据的挖掘方法。通过粒子群空间聚类算法生成关联规则,构建决策树挖掘漏洞,建立适应度函数来评价漏洞信息数据的挖掘效率,完成对网络漏洞信息数据的有效挖掘。实验结果表明,运用该方法挖掘网络漏洞信息数据时,构建决策树所消耗的时间较短,挖掘方法效率较高,能够有效处理大量的数据集。     

基于决策树的心血管疾病预测研究

目前,医疗行业的临床治疗与健康管理服务已积累了丰富的心血管疾病数据。如何深入挖掘这些数据,并将其运用于心血管疾病的预防、诊断,是实施健康中国战略背景下现代健康领域的研究热点。文章利用机器学习方法中的决策树模型对心血管疾病人群的数据信息进行挖掘,构建了心血管疾病预测模型,并根据决策树结果分析各危险因素对诱发心血管疾病的影响。实验结果表明,利用机决策树方法预测心血管疾病风险的准确率较高,对预防心血管疾病具有重要的指导意义。     

基于并行反向熵决策树算法的人工神经网络

针对数据分类挖掘问题,利用并行思想,提出一种基于并行反向熵决策树算法的人工神经网络.通过概率度量水平生成并行决策树对数据进行粗处理,以加快人工神经网络的分析速度.随后采用一组仿真数据对该方法进行测试和评估.实验结果表明,该并行分类方法比单个决策树具有更高的分类精度,并在保持分类结果良好可解释性的基础上优化了分类规则.     

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案.在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证.     

数据挖掘中决策树算法的应用研究

在数据挖掘中决策树方式是一种分类方法,决策树像是一个树形结构,在数据挖掘过程中要对其进行一定的测试,每个决策树上都有节点,每个节点就代表着类别.人们可以利用决策树来对数据进行分门别类,按照模型中属性测试结果找到合适的路径,然后把叶节点属性值进行记录得出最后的分类结果.阐述了决策树的基本概念,利用决策树算法挖掘数据,针对不同的算法选出最佳的方案,给相关人员提出合理化建议.     

基于数据挖掘决策树的犯罪风险预测模型

简要介绍了数据挖掘技术在犯罪行为分析上的利用和决策树构造方法，结合一个犯罪人员数据集市的样本数据，采用决策树分析方法进行了尝试性的数据挖掘，给出了一个较为成功的挖掘思路和模式，得出了有效的分析结论。     

决策树算法在股票分析与预测中的应用

牛市的开始吸引了股民蜂拥而至,为了保护投资者权益,帮助投资者进行理性投资。文章提出了从技术的角度分析股票交易数据。采用二叉决策树的方法对庞大的交易数据进行挖掘,根据决策树获取的分类规则,基本上能预测单支股票在一段时间内走势,能有效的帮助投资者进行理性投资。     

基于多决策树算法的网络入侵检测

将一个大数据集分割成若干个子数据集，在每个子数据集上使用决策树算法进行挖掘，用投票的方式将多棵决策树的结果结合起来，形成全局的判断。将这种方法应用于网络入侵检测，试验表明，该方法不仅提高了数据挖掘算法对海量数据的处理能力，而且降低了误判率。     

多决策树融合模型MDTF的研究

基于数据挖掘的入侵检测系统中存在着检测性能低和数据挖掘效率不高等问题.为了解决这些问题,提出了多决策树融合模型MDTF,也就是把海量数据集分成若干子数据集,在子数据集上进行挖掘形成不同的子决策树,然后用加权平均法将多棵子决策树对网络数据的检测结果进行融合形成最优判断.实验采用KDD99数据,实验结果表明,该方法可以得到较好的入侵检测性能,分布并行处理可以提高数据挖掘效率.     

多决策树的模糊积分融合在银行信贷管理系统中的应用

为了提高基于数据挖掘的商业银行信贷管理系统的信贷风险评估水平,将多决策树的Choquet模糊积分融合(MTCFF)模型应用到银行信贷管理系统中。基本思想是采用决策树在已知类型的客户数据上进行挖掘,按照决策树剪枝程度不同形成不同的决策树并产生规则,利用所生成的不同决策树的规则,对未知类型的客户数据进行分类,然后让Choquet模糊积分对多棵决策树的分类结果进行融合,形成最优判断。采用UCI数据库中German客户信用卡数据集进行验证,实验证明Choquet模糊积分的非线性融合效果优于单棵决策树的分类效果,也优于其他线性融合方法,并且Choquet模糊积分要优于Sugeno模糊积分。