决策树ID3算法在学生成绩中的应用

介绍了数据挖掘中决策树的分类方法和概念,以及著名的ID3算法,同时也介绍了ID3算法在学生成绩中的应用.     

ID3分类及其剪枝算法研究

分类是数据挖掘的一个重要课题。分类的目的是建立一个分类模型,该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个利用该模型形成分类规则并预测未来数据趋势。决策树归纳是经典的分类算法,构建决策树模型算法中最有影响力的方法是ID3算法。针对ID3算法缺点,使用预剪枝和后剪枝相结合的办法处理决策树中的过学习情况,可生成一个更简单、更精确的决策树。     

基于 ID3 决策树算法的改进研究

决策树是典型的归纳学习和数据挖掘方法,通过对数据库中获取的数据项属性值进行划分归类,最终形成类似于流程图的树型结构形式。ID3算法是决策树中的核心算法,针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,通过引入泰勒公式与麦克劳林公式,对传统算法进行降维,减小算法的计算复杂度,提高算法运行效率,使决策树的生成时间缩短,算法的效率得到了较大的提高。     

决策树ID3算法的改进及其应用

分析了分类规则挖掘方法中决策树的原理,提出了ID3算法的改进算法,并将优化改进后的算法应用到营销决策支持系统中。     

ID3决策树算法的改进

针对现有决策树中ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,提出一种利用优化法的思想来改进信患增益的算法。用ID3算法及改进后的算法建立金融企业决策树分类模型,利用某银行提供的客户信息和银行业务信息等数据,通过客户存款情况,探讨对金融客户进行分类,研究忠实客户的特征。实验中两个方案的比较表明,利用优化法算法来选择决策树分支取值,不但可以加快决策树的生长,而且最重要的是可以得到结构好的决策树,便于从中挖掘好的规则信息。特别是在使用决策树算法来挖掘的数据越多,算法的效率和性能就越好,算法的优越性就越明显。     

决策树ID3算法分析及改进

决策树通过对获取的样本数据属性使用信息论知识原理进行解析和归纳,最终形成类似于流程图的树型结构形式。ID3算法是典型采用贪心算法的归纳学习算法,其使用递归方式采用贪心算法来生成决策树。与其他分类技术算法比较,ID3算法有着自己的优势,但在实际应用中,采用决策树ID3算法进行分类时,需要先对数据进行一些处理或改进。     

决策树ID3算法及其改进

介绍了数据挖掘的相关概念,数据挖掘中决策树ID3算法的相关概念以及信息增益和信息熵概念。通过实例介绍了ID3算法的主要内容,指出了ID3算法的不足及改进之处。针对该实例提出ID3算法的一种改进算法——MIND算法,并通过MIND算法重新计算实例内容。最后通过实例分析将改进算法与ID3算法进行对比,证明了改进算法的有效性。     

改进的ID3算法构造决策树

ID3算法是决策树归纳分类算法的一种。通过对ID3算法的计算复杂度分析,提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进算法,并运用改进算法构造决策树。     

决策树算法在数据挖掘中的应用研究

介绍了基于决策树算法的几种分类技术,重点介绍了具有很大影响的ID3算法,对几种算法进行了总结比较。     

一类决策树ID3改进算法探究

对经典决策树算法ID3的分类属性信息熵进行简化计算,主要使用等价无穷小概念和2阶麦克劳林展开公式实现简化,结果较粗糙。针对这一不足,在介绍ID3算法的基础上,使用数学分析方法对此类算法进行讨论和分析,并作出了相应改进。     

ID3算法在英语成绩分析中的应用研究

影响中学生英语成绩的因素很多,本文运用数据挖掘技术中的ID3算法,对中学生的英语成绩进行分析。结果表明,ID3算法能够较好的对数据进行分类,所生成的分类规则有助于今后中学英语教学工作的开展。     

ID3算法的合理性证明及实验分析

研究一个属性的某几个属性值并的权熵之和与该属性单个属性值的权熵之和的关系,从理论上证明一个属性的某几个属性值并的权熵之和不小于该属性单个属性值的权熵之和.为ID3算法的合理性提供理论基础.实验结果证明结论正确.     

基于ID3算法的决策树研究与应用

在ID3算法的基础上,提出了一个在决策树各级节点上,以信息增益作为节点属性选择的标准,对每个非叶节点进行了测试类聚,并将例子集分成不同子集,实现了决策树创建和相应规则的生成新算法.实验结果表明该实现方法是正确和高效的.     

ID3算法在汽车售后服务中的应用

决策树算法被成功应用到很多分类问题上,其中ID3算法是其典型算法.文中就该算法在汽车售后服务企业客户特征分析中的应用做了实例研究.阐述了ID3算法的原理以及实现算法,分析了客户的特征.以一个具体的案例讲解了ID3算法在汽车售后服务企业中客户管理的具体应用流程.文中实现ID3算法作用于汽车售后客户的数据,得到一个客户特征分析模型,可以帮助汽车企业根据不同特征的客户采取不同的策略,从而获得较大利润.     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法．介绍了ID3决策树算法的基本思想,讨论了 ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程．     

基于ID3的Lazy DT分类器实现策略

在借鉴Weka环境下实现ID3分类器程序的基础上，分析比较了ID3模型和Lazy DT模型的原理，提出Lazy DT分类嚣的实现策略，并比较了Weka环境下在某些典型数据集合上Lazy DT和其他几种分类算法在分类精确度方面的优劣．     

改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持。实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值。