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决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。 相似文献
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对海量数据的处理能力是数据挖掘最关注的问题。决策树作为一种分类器,是数据挖掘中用到的一种基本方法之一。基于C4．5的决策树改进算法,是在一些典型的决策树分类算法的基础上提出的,基本思想是在建树过程中,用属性依赖度替代信息增益率来确定划分条件属性的顺序。该算法借鉴MedGen算法的阈值设定方法,在简化决策树剪枝和优化过程的同时,可优化C4．5算法中使用信息熵率的时间复杂度,避免了使用信息熵带来的不当划分。简述了该改进算法的执行过程,证明了算法的正确性。 相似文献
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决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,ID3算法则是最为经典的决策树算法。本文以ID3数据挖掘算法在债务管理中的应用为例,验证了算法的性能。 相似文献
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决策树分类方法在数据挖掘和机器学习中占据很重要的位置,为了应对数据量不断增长的情况,传统的决策树分类算法需要通过模糊计算来解决多模态多维度的数据处理,对经典的ID3算法进行了介绍并给出了其模糊化处理的办法。 相似文献
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介绍了数据挖掘与决策树算法的一些基本概念,然后对最经典也得到最广泛应用的ID3算法及其改进算法作了详细介绍,在最后给出了该算法的一些数据结构和实现代码。 相似文献
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运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法,建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算法模型,并将该算法模型运用于情报分析系统,对实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨. 相似文献
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提出采用残差数据合并技术的冗余数据优化挖掘算法,利用训练集建立决策树模型,引入C4.5决策树模型进行冗余数据主特征建模,在主分量特征决策树下,引入残差数据合并技术,设定数据残差特征伴随追踪模式,把传统方法中用于滤除的数据信息进行拼接伴随追踪定位,实现了冗余数据特征的优化挖掘。把方法应用到网络流量时间序列数据处理中实现网络异常监测,仿真实验表明,新的数据挖掘算法能有效提取到冗余数据特征作为有用检测特征,数据挖掘效率大幅提高,有效促进了海量数据隐藏特征的挖掘和应用,设计的网络流量监测软件能提高网络管理和监测实效性。 相似文献
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本系统基于网站的形式建立一个网络应用,通过用户输入他们的专业兴趣和自身的学术条件,此项网络应用会智能地匹配可能的研究生学校同时将结果以略高于自身学术条件,与自身学术条件相当和低于自身学术条件三类呈现给用户。该网络应用使用的培训数据是从一些已经被某些学校录取的学生手里获得的原始数据,然后使用分析工具Weka来处理并分析这些数据。分析过程中使用了三种数据挖掘方法–决策树算法,朴素贝叶斯算法和临近取样算法来分别建立模型。模型建立成功之后,通过主观和客观的比较方法找到决策树算法是最适合的算法。最后,用C4.5决策树算法来建立模型作为数据挖掘引擎的核心并实现此项网络应用。 相似文献
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近年来,数据挖掘在IT行业备受关注。数据挖掘技术解决了目前数据贫乏的问题,它通过分析,从大量的、杂乱无章的数据中提取出有价值的信息,这些信息可用于解决如医疗诊断、风险评估等决策问题。决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容,文章通过决策树在药物选择中的应用来阐述决策树的构建过程。 相似文献
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ID3决策树算法是数据挖掘中最常用的一种方法,但其存在多值偏向性等问题,文中根据相似性原理,引进属性趋近度概念,以描述属性和决策分类属性的分类样本数的趋近程度确定测试属性,构建决策树,并对ID3算法和改进算法T_ID3算法的多值偏向性问题和测试预测率进行了理论和实验的验证。 相似文献
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旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献
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在讨论了传统土地定级方法的不足之处基础上,提出采用空间数据挖掘技术来进行土地定级,并介绍了空间数据挖掘技术、决策树算法提出了土地定级系统的组成功能模块及实现方式,旨在设计一个具有友好人机交互界面,智能化的土地定级系统,为土地定级提供一些新的方法 相似文献