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71.
在医疗系统中,人们通常使用决策树对患者的发病类型以及概率进行有效地分类预测.随着信息技术的普及,医疗系统中产生了大量的历史医疗记录,处理和分析这些海量的医疗数据给医疗系统带来了极大地挑战.本文针对海量医疗数据问题,提出了分布式构建决策树算法.该算法分布式逐层构建决策树,可以高效地构建决策树,快速有效地完成医疗系统中的预测工作.该算法是基于现有流行的云计算平台,使用MapReduce分布式框架设计的分布式算法.实验结果表明,该算法具有很好的扩展性和高效性. 相似文献
72.
决策树分类方法是一种基于空间数据挖掘来获得分类规则的方法,能够融入影像以外的各种知识,有效地将各种用于植被、水体和土地的分类知识以及空间纹理信息结合起来[1],本文尝试基于决策树分类方法之上,结合光谱特征提取值和纹理信息特征提取值对Landsat5 TM影像进行分类,寻找提高土地分类的精度和准确性的方法。 相似文献
73.
本文使用ID3算法建立了客户与产品消费之间的决策树分类器模型,利用该分类器对目标客户进行分析,确定重点客户,对客户群实施差异化营销策略,缩减营销成本,提高营销效果,并通过实例验证了该方法具有一定的可信度。 相似文献
74.
如何为学生提供个性化课件是远程教育的一个重要内容，本文从学生历史学习记录的角度，运用数据挖掘理论中的决策树方法，通过分析学生学习知识点的效果及知识点所调用资源属性的关系，找出具有相似学习特征的某类同学在学习某一知识点时资源选择的规律，从而给具有相似特性的同学组织课件提供决策参考。 相似文献
75.
讨论了数据挖掘技术在高校信息管理系统中应用的必要性和重要性,找到两者的结合点,探索如何在高校信息管理系统中应用数据挖掘技术。 相似文献
76.
为了使决策树健壮,我们从描述信息增益开始,关于这个规则的置信度,使用C4.5作为度量。这可以使我们快速的解释为什么信息增益,象置信度,偏重大多数类的规则的结果。为了克服这种偏见,我们介绍一种新度量,类置信度比例（CCP）,它是CCPDT（类置信度比例决策树）形成的基础。这两种变化在一起产生一个分类器,它不仅比传统的决策树,而且比著名的平衡取样技术学习树能更好的完成统计。 相似文献
77.
邱瑾 《柳州职业技术学院学报》2012,12(2):54-56,64
历年学生就业积累的大量数据信息,运用数据挖掘算法中的C4.5决策树算法对所给数据进行分类和预测。通过实例给出了该算法在高职高专就业工作中的应用,找出影响学生就业的主要因素。 相似文献
78.
肖艳群 《宁波职业技术学院学报》2012,(5):56-58
利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。 相似文献
79.
将数据挖掘中的C4.5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中,有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系,对促进学校进行教学改革,指导学生提高自身素质和知识结构,从而最大程度的提高毕业生的就业率。 相似文献
80.
李艾芯 《商情·科学教育家》2013,(29)
投资给企业带来收益,同时也会给企业带来风险.面对投资企业会提出不同的方案,方案的评价已经不再是某个高级管理人员单独完成的,也不是仅凭经验和感觉就得出结论的.现代企业投资决策需要所有经理人员共同努力,利用科学管理的知识,结合定量和定性分析方法,考虑风险、市场变化等因素,做出的一系列分析决策工作.本文着重分析企业投资决策过程中所用到的两种决策分析方法,并结合例子对其进行说明. 相似文献