基于ID3算法的大学生英语网络自主学习研究

分析了大学生英语自主学习过程中存在的一些问题,同时对数据挖掘领域中的ID3算法进行了改进,并且将传统的ID3算法和改进的ID3算法分别应用到对大学生英语自主学习的研究中。     

改进ID3算法在管道腐蚀检测系统中的应用研究

ID3算法计算速度较快、容易实现并且适用于处理规模较大的学习问题,但其较倾向于选择取值较多的类别,从而导致丢失全局最优解。提出一种改进的ID3算法,并将其应用于管道腐蚀检测系统中,研究结果表明,改进后的算法具有较高的可信度。     

ID3决策树算法的改进研究

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。     

体育训练数据管理规则挖掘ID3算法的属性增益优化

针对标准ID3算法在数据规则挖掘的应用中还存在运算时间长、规则挖掘效果不好等问题。本文提出了一种基于属性增益优化ID3算法的体育训练数据规则挖掘模型,首先利用凸函数的性质来改进信息量公式,通过对数据集中属性选择标准的改变从而降低决策树的计算成本,减少决策树的生成时间,之后计算取值较多且不重要的属性信息时,将经验知识度参数引入从而避免取值少的属性被抛弃。此后又进行了专门的仿真实验,实验结果表明,与传统的算法相比,本文设计的经过改进的ID3算法在建树时间和规则数目这两个方面都具有更好的性能。     

基于决策树的商务英语实践教学成效评价

以当前高职商务英语实践教学中人才与实际需求无法对接、培养目标模糊、校企合作不够深以及教学制度不规范等问题为着眼点,设计了一种以改进ID3决策树为基础的高职商务英语时间教学成效评价模型,并以ID3决策树算法为基础,优化了数据集的属性选择和信息增益。站门的仿真实验结果表明,本文设计的改进算法在很大程度上降低了元算法的运算开销。之后又借助改进模型对某高职院校进行了评定,以实例评定结果为依据进行了改进策略的设计,包括实践教学目标体系、实践教学内容体系、实践教学管理和评价体系等等。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

数据挖掘中的ID3算法研究与实现

对ID3算法的基本理论和原理进行详细阐述,并利用Weka成功地实现了ID3一级决策树算法。其实现过程和结果对于在不同领域ID3算法的建立及实现具有重要参考意义和依据。     

基于决策树方法的数据挖掘分析

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。     

改进的分类算法在高职学生就业分析中的应用

面对日益严峻的高校就业问题,本文采用决策树ID3算法进行分析,并在此过程中提出了用信息增益度优化算法,最后用我系第一届学生的就业数据对原算法及改进算法进行了实验比较.结果表明,改进后的算法在高职学生就业分析中是有效的、可行的.     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

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。     

决策树算法在数据挖掘中的研究与应用

决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。介绍了决策树中最基本的算法——ID3算法的一般知识后,根据实例深入分析了该算法的设计思想、程序实现及优缺点,并针对其缺点进行改进。     

浅谈决策树分类法及其应用

决策树是一种以信息论为基础,直观、高效的分类器.概括了决策树分类法的概念,介绍和对比了传统的ID3和C4.5算法,并就算法的发展趋势进行了归纳.最后,结合遥感图像处理过程分析和总结了决策树分类法的实现过程和应用现状.     

一种基于射频识别系统的二进制防碰撞算法

本文基于动态二迸制防碰撞算法的原理,针对多目标碰撞时碰撞位的连续性及非联系性的特点,以及多标签时标签序列号(ID)相似度高的特点,提出了一种新型的防碰撞算法.该算法利用ID连续性对其进行分组,再对其进行树形查找.试验结果表明,与其他算法相比,该算法大大减少了读写器的问询次数,提高了系统的吞吐率.     

决策树分类算法——ID3算法及其讨论

讨论了基于互信息的决策树分类算法——ID3算法。     

一种自动生成某型部队编组ID的方法

在某型部队中,利用编组ID来标识不同节点的身份。生成编组ID主要有两个难点:一是某型部队身份难以直接确认(因为编组数据中包括所有部队的信息,某型部队没有特殊标识);二是编组ID与现有编组数据之间没有直接对应的关系。本文提出一种自动生成某型部队编组ID的方法,一是利用递归算法寻找出某型部队,二是利用现有编组数据之间的相对关系来生成编组ID。通过实例验证,本文方法大大提高了生成编组ID的效率和稳定性。     

基于粗糙集的决策树旅游景点信用评估模型的设计与实现

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。     

基于ID3算法的高校课程关联性分析——以泉州医学高等专科学校为例

应用数据挖掘决策树方法的ID3算法分析高校学生学习成绩,可以形成相应科目的判定规则,进而挖掘科目间的关联性,并比较其重要程度．将成绩离散化是应用ID3算法的前提,选用合适的分类点（如取科目平均值及各科总平均值作为分类点）构建离散区间可以构造出判定效果较好的决策树．     

同线多跳自组网中一种基于最小ID的同步算法

同线多跳自组网既能解决现有同线通信方式的不足,又具有广泛的应用前景。在对同线多跳自组网进行深入研究的基础上,针对网络同步问题提出了一种新的基于最小ID的同步算法。经仿真分析验证,这种算法能较好地满足要求。     

决策树分类算法研究综述

本文基于决策树分类算法的研究现状,重点介绍了一些极具代表性的算法,包括ID3、C4.5等,对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,分析比较各种典型算法的优点和不足,并对决策树分类算法所面临的问题进行了简要的阐述,为数据分类研究者提供借鉴。     

基于ID3算法的学生阅读习惯分析研究

运用ID3算法建立学生借阅图书与学习成绩的分析决策树,并从中提取出一些重要的规则.