数据挖掘技术决策树分类算法分析、比较与实验

近些年来,互联网迅速发展,数据量每年都以惊人的幅度提升,人们的生活、政府的管理都和电子信息设备息息相关,特别是电子商务和科学实验数据库的迅速壮大,为我们带来了海量的数据。这些海量的数据中,往往蕴藏非常多有价值的记录和信息,等待着人们去挖掘,人们希望将这些信息分离提取出来进行更高程度的分析和统计,以便为我们所取用。而目前大部分数据库系统仅仅可以实现数据的增、删、改、查,很难找到大数据之间所蕴含的规则和关系,比较缺乏挖掘数据内部价值的有效方法,较难通过数据的维度去探索和发现、预测未来的趋势。本文通过对数据挖掘技术中决策树的分类算法做出实验分析,进行比较,给出合理的分析建议。