C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

列车轨道故障检测的实现需要对大量的数据进行分析来判定检测结果，决策树是进行数据挖掘与分类分析的常用工具。文中主要讨论如何应用C4．5算法构造列车轨道故障检测的决策树以及根据生成的决策树实现轨道故障的判决。     

决策树C4.5算法的应用研究

决策树技术是数据挖掘的重要方法,广泛应用于客户分类和预测。本文对决策树的C4.5算法的基本思想和特点进行了介绍,并结合实例说明了构造决策树的具体实现过程。     

C4.5算法在信息检索结果分类中的应用

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,该文对c4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于信息检索结果分类中,实现了检索结果的分层分类处理。     

决策树C4.5算法在数据挖掘中的分析及其应用

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。分类器是数据挖掘的一种基本方法。本文对分类器的基本概念、C4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于篮球比赛的技术统计分析中,通过对这些数据分析从而得到一些较实用的预测胜负规则。     

C4.5算法在软件评测满意度分析中的应用

大数据时代已经到来,对数据的处理越来越受到关注,人们迫切需要海量数据背后的重要信息和知识,发现数据中潜在的联系并且发现可以有效运用的方式,取得对获取知识有用的信息,然后根据当前的信息对今后的发展趋势进行预测。目前最常用的评价方式就是运用C4.5算法,将日常的数据有效汇总,然后对客户的相关数据分析比对,根据客户之间不同的特征进行不同的改善方式,达到了提升满意度的效果。     

决策树C4.5算法在学生成绩管理系统中的分析及其应用

本文详细论述了C4.5算法的原理及计算过程,并运用C4.5算法对某高校2011级电子信息工程专业的学生成绩数据进行分析。首先确定数据挖掘对象,进行样本采集,选择影响成绩的重要属性;然后运用C4.5算法对成绩数据进行分析挖掘从而生成决策树,为今后的教学工作提供指导,以此提高学生的成绩。     

C4.5算法在保险业可疑交易分析中的应用

上报可疑交易报告是保险公司日常工作之一,目前对可疑交易的识别基本上是工作人员依照中国人民银行公布的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》对交易逐条进行识别。本文利用经典的决策树C4.5算法对交易进行分析,自动识别出部分可疑交易。     

C4.5算法在移动通信行业客户流失分析中的应用

稳定客户和吸引客户是移动通信企业提高竞争力的关键.基于大量实验数据将数据挖掘的决策树方法引入移动通信行业客户流失分析中,通过对数据的预处理,利用C4.5算法创建决策树,通过测试流失的与未流失的客户,平均正确识别率为91.6%.决策树体现的规则与经验基本一致,为移动通信企业建立客户流失的预警机制提供了决策支持.     

改进的C4.5算法在期货数据挖掘中的研究

在利用现有C4.5算法构建期货预测决策树时,往往出现预测准确率低的弊端,导致预测模型很难使用,为此提出了一种面向期货数据的C4.5-[K]算法。该算法的主要思想是通过在C4.5算法中引进新的参数[K],调整属性度量标准信息增益率的取值范围,进而构建决策树预测模型进行预测。通过实验表明,该改进算法能有效提高期货预测能力。     

决策树分类算法中C4.5算法的研究与改进

C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,虽然其有很强的噪声处理能力,但当属性值缺失率高时,分类准确率会明显下降,而且该算法在构建决策树时,需要多次扫描、排序数据集、以及频繁调用对数,针对以上缺点,本文提出一种改进的分类算法.采用一种基于朴素贝叶斯定理方法,来处理空缺属性值,提高分类准确率.通过优化精简计算公式,在计算过程中,改进后的计算公式使用四则混合运算代替原来的对数运算,减少构建决策树的运行时间.为了验证该算法的性能,通过对UCI数据库中5个数据集进行实验,实验结果表明,改进后的算法极大的提高了运行效率.     

决策树分类算法C4.5中连续属性过程处理的改进

决策树分类算法C4.5是数据挖掘中最常用、最经典的分类算法。但是C4.5算法也存在一些不足之处,针对C4.5算法处理连续属性比较耗时的特点,本文对连续的处理过程进行改进,以提高算法的计算效率。改进的C4.5算法与原C4.5算法相比,在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。     

决策树C4.5算法的改进与分析

C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系，而没有考虑到条件属性间的相关性，直接影响构建树的准确率。提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法，用于解决条件属性之间相关性的问题，提高算法属性选择的准确性。在引入系数的基础上运用等价无穷小原理对计算公式进行简化，提高了算法的效率。对改进后的C4.5算法和传统的算法进行仿真实验，结果表明，改进的C4.5算法在准确度和效率上都有较大提高。     

C4.5算法在国防生素质分析中的应用

国防生素质直接影响到依托培养的质量,目前选培办对国防生素质的分析是粗略的或根据经验来判断.本文主要讨论利用数据挖掘中面向属性的归纳和决策树C4.5算法对国防生基本信息进行分析,从中找出影响国防生素质高低的一些规则和模式,帮助选培办针对性地进行教育管理,同时也给国防生选拔工作提供参考依据.     

C4.5算法在保险客户流失分析中的应用

保持客户和吸引客户是保险公司提高竞争力的关键,目前保险公司对客户流失的分析是粗略的或根据经验来判断。论文利用面向属性归纳和决策树C4.5算法对保险客户基本信息进行分析,找出客户流失的特征,帮助保险公司有针对性地改善客户关系。     

用C4.5算法对局域网数据报进行行为分类

局域网传输的数据报中携带大量与数据包相关的信息,这些信息在一定意义上反映了数据报的行为。对数据报行为进行分类可为局域网上的网络入侵检测提供重要依据。文中提出使用C4.5决策树分类算法对局域网数据报进行行为分类,并与以往常用的几种分类算法进行了比较。实验表明,C4.5算法对于该问题无论在分类效率还是在分类正确性方面均有很大的优势。     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。