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.     

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.     

基于决策树的ID3算法与C4.5算法

论述了在数据挖掘中基于决策树的ID3算法以及C4.5算法,说明了两种算法的优缺点.通过实例解析了ID3算法和C4.5算法的实现过程,能够直观看出C4.5算法相比较与ID3算法的优越性.     

基于面向对象方法的ID3算法的设计与实现

ID3算法是最基本的决策树学习算法,有很广的应用。现从面向对象方法出发,运用C 的标准模板库和通用工具,讨论了基于ID3算法的通用学习系统,并进行了面向对象分析、设计和实现。     

一个改进的决策树算法

Iterative Dichotomiser version3（ID3）算法是数据挖掘中经典的决策树分类算法,其核心是分裂训练集属性的选择标准,即分裂前后的信息增益量最大,用该标准选择属性时对于取值较多的属性具有较强依赖性。剖析了ID3算法存在的不足并加以改进,引入了属性关注度,提出了改进算法AAID3算法。实验表明改进算法对原ID3算法的取值偏向问题有所克服并使分类更加准确,决策树更加简明。     

用于变压器故障预测的决策树—蒙特卡洛方法

提出了将决策树方法中的ID3(InteractiveDicremiserversion3)算法和蒙特卡洛(MonteCarlo)模拟法结合用于变压器故障预测的方法。基于变压器的大量观测数据,首先利用ID3算法简化引起变压器故障的属性特征,再应用蒙特卡洛方法的分布函数和ID3算法得出的故障发生规则,通过随机变量对变压器故障进行模拟,从而得到设备故障的概率,以此来指导变压器的故障诊断或状态预测,为状态检修提供依据。并对变压器油色谱监测中得到的各气体含量数据进行分析和处理,介绍了方法的运用并对其可行性进行了验证。     

改进的ID3算法在远程教学系统中的应用

当前,远程教学系统缺少智能性,不能提供个性化教学,引入ID3算法后可以根据学习者的特征对其分类,从而实现对不同学习者的针对性教学.然而传统的决策树ID3算法存在多值倾向的问题,选择分裂属性不符合客观事实.运用一种基于灰色关联分析的修正因子属性选择方法予以改进,对取值较多但灰色关联度低的属性,在计算其信息增益时通过灰色关联度的正弦值作为修正因子,克服传统ID3算法的不足.将改进的ID3算法引入到远程教学系统中,可以更好地对学习者进行分类以实现智能化导学.     

不确定模糊ID3算法及其在滑坡危险性评价中应用研究

针对传统的决策树区域滑坡预测模型难以刻画诱发因子雨量值的问题,提出了不确定模糊ID3决策树模型.首先设计了面积积分法,结合复合型隶属度函数将不确定属性模糊化以刻画雨量值,并结合ID3决策树算法,构造区域滑坡危险性预测模型,对延安市宝塔区进行滑坡危险性预测.实验数据结果证明,该模型的预测精度达到了可信要求,高于模糊ID3决策树预测模型;与不确定决策树算法和不确定多分类支持向量机算法相比,不确定模糊ID3算法具有预测精度收敛快和受样本数量影响较小等优势,具备较强的实践意义.     

决策树ID3算法的研究与应用

介绍了数据挖掘原理及决策树分类方法,对ID3算法的基本思想和具体实现方法进行阐述,并在根据天气决定是否打网球的应用中运用该算法,最终构造出决策树模型。     

基于数据挖掘的决策树算法分析

决策树是数据挖掘技术中的重要方法,主要用于分类和预测.本文介绍了决策树算法中应用最广泛的ID3算法和C4.5算法,阐述了两种算法的主要思想,说明了构造决策树的基本步骤,对两种算法进行了分析和比较.     

考场考证自动生成系统

论述了考场考证自动生成系统的特点,随机生成考证的策略及考证生成的主要算法。     

面向二代身份证的图文识别

现有的身份证验证多依赖人工参与,也有一些自动验证身份证的系统,但这些系统主要针对身份证号码的识别．针对现有识别系统的局限,使用基于滑动窗口搜索的身份证提取方法和基于连通区域分析的人脸图像提取方法,设计了二代身份证图文识别的算法框架,并通过实验验证了算法的有效性．     

A Message Entropy Method of Learning from Examples

Extension matrix（EM）and ID3 are two main algorithms with wide applicationin the field of machine learning,but analysis shows EM may Cause false diagnosis and ID3may cause fail diagnosis.This paper presents a new combination of these two methods toachieve a new method called entropy extension matrix（EEM）and a new concept ofgeneralization association ability（GAA）.Results show that this algorithm has propertiesbetter than those of EM and ID3.     

数据挖掘在现代教育中对考生等级考试成绩的分析应用

将数据挖掘引入对等级考试成绩的分析,利用现在教务管理系统中储存的数据,用ID3分类算法分析了最近3年来学生英语等级考试成绩,为学院制定科学的制度,提供了决策支持。研究结果表面,学生的英语等级考试通过率与考试学期数有着密切的关系。     

基于控制器局域网总线的优先级混合调度算法

该文在研究控制器局域网总线的静态调度算法和动态调度算法的基础上,研究了一种结合静态优先级和动态优先级调度算法优点的混合调度算法。然后针对算法中存在的调度优先级倒置问题,提出了一种新的标识符更新方法。最后通过实验证实了该算法在控制器局域网调度中的可行性。