决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用

目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4．5算法对图像数据的分类，获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率，证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

数据挖掘中决策树算法的探讨

随着数据量的增长,根据数据分布寻找规律,要借助于相应的数据挖掘工具,这里主要采用决策树的方法.决策树算法是通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.针对决策树存在的一些问题,提出了改进方法.     

基于决策树的流数据分类算法综述

流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形态,随着时间的推移而不断产生,而且富含变化.流数据分类是数据挖掘的研究分支,用于发现数据中隐含的模式并实现数据的类别划分,通常将每一个类别称作概念.将传统决策树算法引入流数据分类,针对流数据的特征提出特定的分类算法,是流数据分类的一个主要研究分支.为了全面介绍基于决策树的流数据分类算法,首先,简要概述数据挖掘及主要任务、决策树及其主要算法、流数据及其主要特性;然后,按照算法是否考虑概念漂移问题,将现有工作划分为包含概念漂移的流数据分类算法和不含概念漂移的流数据分类算法两大类,分别介绍每一类算法的主要算法流程、优缺点和典型应用;最后,指出基于决策树的流数据分类的进一步研究方向.     

决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

决策树算法在高校成绩分析中的应用

根据我校学分制学籍管理模式下成绩管理的现状,研究了数据挖掘技术中的决策树算法,并将其应用到成绩分析中,分析了与学生成绩相关的各因素之间的关系.     

决策树算法在高校教师评价系统中的应用

教学评价系统是为了检测，控制教学质量。将数据挖掘中的算法引入教学评价系统，从海量评价数据中提取隐藏于其中的有用信息，将数据挖掘与统计分析相结合，研究能影响教学质量的主体及过程等因素，从而分析出适合教学评价的方法，应用于教学评价，能够将教学评价技术水平提升到一个新的层次，从而科学地，有效地指导教学，提高教学管理水平。     

数据挖掘决策树在肝癌病人预后中的研究与应用

本文介绍了数据挖掘决策树算法的基本原理。并将决策树技术应用于肝癌病人预后的影响中。提出了一种预后影响的预测方法。通过20个样本数据,详细的介绍了建立决策树的步骤和方法。     

决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

本文提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,通过对大量原始数据信息的挖掘处理,找出最能影响学生成绩的因素,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。论文详细介绍了使用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生成绩样本数据,给出了基于决策树技术的学生成绩分析的应用研究模型。     

决策树算法在中职招生宣传中的应用研究

目前，数据挖掘技术已广泛应用于市场营销、金融、保险、工程与科学数据分析等领域。本文尝试性地利用数据挖掘中的决策树算法，对中职考生的报考数据进行分析研究，生成决策树，总结出规则，为决策；等提供理论支持。     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

决策树挖掘技术在手术诊断上的应用研究

在解决分类问题的各种方法中,决策树是比较常用的一种方法。基于决策树理论,在 ID3算法基础上提出基于悲观错误剪枝的后剪枝算法,并将其运用于医疗系统手术诊断的数据挖掘分析过程中,所得实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果。     

数据挖掘中决策树SPRINT算法探讨

本文简明扼要的介绍了数据挖掘中决策树SPRINT算法，并对其进行了一定程度上系统的分析和改进．     

决策树中ID3算法的研究

ID3算法是决策树分类方法的核心算法,文章论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并对ID3算法的性能进行分析,发现该算法存在不足之处.针对ID3算法倾向于多属性值的缺点,引入了权值对算法进行改进,并通过试验对改进前后的算法进行比较,结果表明改进后的算法是有效的.     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

决策树在网上销售中的挖掘研究

采用数据挖掘中的经典决策树算法ID3,对某网站数据进行预处理,构建了基于信息增益的决策树,产生一些有用的购买行为规则,证明了决策树技术在网上销售领域有着广泛的应用前景。     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

基于决策树的知识表示模型及其应用

针对数据挖掘过程中的数据库精炼问题,在分析现行属性约简方法的特点和不足的基础上,结合决策树算法操作简单、分类速度快的特点,通过知识的规则化描述以及规则族之间的相似性比较,建立了一种基于决策树的属性约简方法（简记为BD-RED）,讨论了规则族之间的相似性度量的可释化构建问题,给出了BD-RED的具体实施策略,并结合实例分析了BD-RED的性能。结果表明,BD-RED具有良好的结构特征和较强的可操作性,可以有效实现不同决策理念下的属性约简,适合不同类型的大规模数据库的属性约简。     

基于决策树技术的福州市居民出行特征分析

居民出行调查是城市交通规划、建设、管理的基础和依据,运用数据挖掘技术中的决策树,对居民出行数据进行了分类规则挖掘,得出了福州市居民的个人情况与其出行方式选择的相关性,并对福州市的交通发展提出了相应对策。