信息安全在数据挖掘中的应用

隐私保密是数据挖掘应用中正迅速发展的研究领域。重点讨论了数据保密的两种方法：值一类成员关系、值变形，并在此基础上给出了保密程度量化的确定。数据挖掘的任务是研究并提出整合数据的模型，文中利用贝叶斯规则重构数据的原始分布，并将此方法应用于决策树的生成，得到了3种构建决策树的算法：全局算法、分类算法、局部算法，并且通过理论分析得出局部算法和分类算法比全局算法的效率高。     

利用数据挖掘技术对公交乘客特征状况的分析

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务.分类的目的是学会一个分类函数或分类模型,该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个,从而用于数据分类或预测.决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型.主要研究了数据挖掘中的一种基于决策树的分类算法,以及在公交系统数据预测中的应用.在此基础上进一步讨论了ID3算法存在的一些问题并给出了解决方案和实现过程.其研究结果对开发交通规划决策支持系统具有重要的参考价值.     

PSO-BP网络模型在数据分类中的应用

分类技术是数据挖掘的重要分支,常见的分类方法有决策树、统计方法、机器学习方法、BP神经网络方法等.本文针对标准BP网络存在的一些缺陷,结合一种进化算法微粒群(PSO)算法,建立了一种用于数据分类的网络模型.该模型充分利用微粒群算法的全局寻优特性,优化BP网络的权值和阈值,既保证了BP网络能收敛到全局最优解,加快了BP网络的收敛速度和收敛精度,又提高了待分类数据的识别准确率.仿真实验结果表明此模型较BP网络具有较好的分类识别性能.     

决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C 4.5为例,介绍数据挖掘中一种分类方法-决策树分类方法及其构建和应用研究.     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

决策树与随机森林

决策树算法是数据挖掘领域的一个研究热点。决策树代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,以树状结构表现,在实际中应用广泛。笔者首先介绍了信息论,重点阐述了三种典型的决策树分类算法原理,并分析了不同算法的优缺点,最后介绍了基于决策树的随机森林算法及其在机器学习中的作用。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

ID3算法在教学质量评价中的应用研究

决策树是数据挖掘中的一种分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则.介绍了数据挖掘的定义及分类,详细介绍了决策树ID3算法.又根据ID3算法,对院校中收集的大量教学评价数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,生成最终决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合.生成规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测.通过数据建模以发现规律和模式,从而提取有价值的信息,避免目前教学质量评价中的不合理性,实例验证和分析的结果表示该方法的有效性.为教学质量评价提供合理、科学的决策支持,从而提高教学质量,改进教学成果.     

决策树算法的一种改进算法

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测.ID3算法是决策树中应用最广泛的算法,通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了ID3算法倾向于取值较多属性的缺点,引入无关度对ID3算法作了改进.实验数据结果分析表明,改进后的算法能得到更合理、更有效的规则.     

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。