决策树算法在专业方向指导中的应用

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。     

基于决策树的数据挖掘技术

论文对决策树下的数据挖掘技术,主要是对数据挖掘中的分类技术进行了深入的研究。给出了分类的概念,对决策树的表示、分类、剪枝问题进行了详细的分析,最后应用仿真方法显示了其相对于线性法的有效性。     

决策树与神经网络的分类比较

决策树与神经网络是数据挖掘中两种重要的算法。本文比较了决策树与神经网络在分类上的异同点。     

基于SLIQ的数据挖掘分类算法

分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型。该函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则,其核心是某种归纳算法。这类工具通常是对数据库的数据进行开采,生产规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测。本文研究基于SLIQ的数据挖掘分类算法。     

基于贝叶斯方法的决策树分类算法

针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1.0算法),并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4.5算法具有近似的时间复杂度。     

数据挖掘中决策树方法的研究

决策树是一种求解分类问题的重要技术.本文重点研究数据挖掘中的决策树方法,概述决策树方法的基本原理和优越性,阐述经典的ID3 算法并对算法进行分析,讨论若干针对分裂属性选择的改进算法,提出决策树算法理论进一步研究的方向.     

数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块的设计与实现

通用数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块采用耗时短，分类效率高，较为成熟的决策树C4．5，介绍了该系统中分类挖掘模块的设计与实现，并说明了分类挖掘模块采用决策树C4．5的方法。     

决策树算法的研究及其改进

该文主要探讨了基于数据仓库的数据挖掘技术中分类算法的决策树算法的基础理论和实施方法,分析并改进了分类方法中决策树算法;并在决策树预剪枝算法中,利用父结点与当前结点信息嫡的比值来作为是否停止决策树扩张的评判标准。     

数据挖掘中分类算法的可扩展性探讨

为了更加灵活的应用分类算法,针对数据挖掘中分类算法的可扩展性展开分析,首先介绍决策树分类算法、K最近邻分类算法这2种常见分类算法,并且分析分类算法的可扩展性,明确分类算法的作用以及扩展分类算法的3点原因,最后从应用快速算法、及时分割数据、表达与维护数据关系这3个方面着手,阐述可扩展性的实现方法。数据挖掘中分类算法的可扩展性能够充分发挥分类算法优势,提高分类结果准确性,及时完成数据挖掘。因此本文主要研究了数据挖掘中分类算法的可扩展性,希望能够提供一定的参考价值。     

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.