利用ID3算法建立决策树的研究

本文主要介绍了决策树的基本思想,详细介绍了ID3算法的原理,并利用ID3算法建立了决策树,生成相应的规则。     

决策树ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘中常用的重要方法,广泛应用于分类和预测。本文对决策树的ID3算法的基本思想进行了介绍,通过应用实例说明了构造决策树的实现过程。     

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ID3算法的分析与改进

为了弥补ID3算法[1-3]的缺点及不足,设计了一种基于ID3算法的改进算法.它使用修正参数修正信息增益,克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性这一缺点,对连续值的属性进行离散化,解决了连续属性的处理问题,通过有未知值的样本是按照已知值的相对频率随机分布的思想,可以处理缺少属性值的样本.描述了通过改进的ID3算法生成...     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法，为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法，特别说明了决策属性的选取法则。通过一个学习实例给出该算法第一选取决策属性的详细过程，并且对该算法进行了讨论，一般情况下，ID3算法可以找出最优决策树。     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法，重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法，并对其主要成就进行评述．提出今后开展研究的建议：     

ID3算法分析及在高校教学中的应用

ID3算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,应用广泛。文中阐述了ID3算法基本原理以及近年来许多学者对该算法的一些改进。最后将该算法运用到高校教师教学质量评价体系中,通过建立有关教师教学质量属性的决策树模型,实现依据教学质量对教师进行分类,通过肯定或否定形成激励作用,从而促进教师教学质量的提高与教育教学的发展。     

决策树ID3算法的改进

本文根据ID3算法中信息增益计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的ID3算法,减少了信息增益的计算量,进而提高ID3算法中信息增益的计算效率。与原ID3算法相比,改进的ID3算法在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。     

ID3算法在客户细分中的应用

客户是企业的重要资产,是企业赖以生存和发展的基础.客户细分是CRM和精准营销的基础,是企业关注的热点和焦点.本文在数据调研的基础上,使用ID3算法定量计算训练集样本中属性的信息并建立相应的决策树,从而实现对客户群体的正确分类与评价.     

ID3算法构造学生专升本考试成绩分析决策树

分类技术是根据数据集的特点找出类别的概念描述,这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述。ID3算法是决策树归纳分类算法的一种,运用该算法建立学生专升本考试成绩分析决策树并从中提取出一些重要的规则。     

ID3算法在高校学生心理健康教育中的应用

用ID3算法构建决策树,对高校新生进行心理健康状况预测,为高校学生心理健康教育提供决策支持。介绍了ID3算法的主要内容。论述了数据预处理、建树算法、用决策树预测新生心理健康状况、决策树在MIS系统中的应用集成的方法。实验结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。     

决策树分类算法在寿险客户数据挖掘中的应用

将决策树分类算法引入寿险客户资源数据挖掘,在对原始数据进行多种预处理后,得到训练样本集,采用ID3算法定量计算训练集样本中各属性互信息,迅速建立一颗客户品质评价决策树,实现了对寿险客户群体的正确分类.     

基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究

决策树算法是经典的分类挖掘算法之一,具有广泛的实际应用价值。经典的ID3决策树算法是内存驻留算法,只能处理小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。为此,对经典ID3决策树生成算法的可并行性进行了深入分析和研究,利用云计算的MapReduce编程技术,提出并实现面向海量数据的ID3决策树并行分类算法。实验结果表明该算法是有效可行的。     

基于决策树的ID3算法和C4．5算法的比较

阐明决策树分类器在用于分类的数据挖掘技术中依然重要,论述基于决策树归纳分类的ID3、C4．5算法,并且对决策属性的选取法则进行说明。通过实例解析ID3、C4．5算法实现过程,结果表明C4．5算法相比较于ID3算法的优越性．尤其在处理具有多属性值的数据时的更加合理和正确。     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法,重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法,并对其主要成就进行评述,提出今后开展研究的建议。     

基于粗糙集的决策树ID3算法

针对传统ID3算法计算过程复杂以及存在信息冗余的问题,提出了一种改进算法——基于粗糙集属性约简的简化ID3算法.该算法利用粗糙集中属性约简的性质删掉了系统中多余的知识,在保证同样的分类能力下使得分类系统更简洁,同时借助了泰勒公式对熵公式进行化简,使得计算更简便,然后把改进的算法用到实例中去,并用相关数据库上的大量数据编程进行仿真实验,最后得出的仿真结果证明了所提出算法的正确性与可行性,不仅能够有效降低信息重复度,减少了冗余规则,还保证了算法精度,同时为把ID3算法更好地应用到现实生活实例中提供了一定的参考价值.     

数据挖掘算法ID3的改进研究

ID3算法是应用最多的决策树生成算法,针对该算法执行效率不高以及取值偏向性的缺点,提出了一种通过降低求信息熵的计算时间和设置权值的改进算法。理论分析和实验结果表明,改进算法在准确度和执行效率方面都比ID3算法更高。     

ID3算法在ATM选点预测系统中的应用

ATM的应用日益广泛,如何部署一个利用率高的ATM已成为一个值得探讨的问题。运用数据挖掘知识和决策树ID3算法,可以对已经部署ATM的地区进行分析,从而找出高利用率ATM地区的特征,并建立ATM选点模型,作为金融机构在何处部署高效的ATM的参考。     

ID3算法在军事训练成绩分析中的应用

随着部队实战化训练的深入,传统的训练成绩分析方法已不能适应科学组训的需要。该文引入射击训练实例,应用人工智能中机器学习的ID3归纳学习算法,对射击情况进行分类分析,得出影响军事训练成绩的内部原因以及其他一些结论。