毕业论文范文——基于C4.5算法的空间分类应用探究

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1、本科毕业设计（论文）题目：基于C4.5算法的空间分类应用探究学生姓名：学号：专业班级：指导教师：年月日中国石油大学（华东）本科毕业设计(论文)基于C4.5算法的空间分类应用探究摘要随着大数据时代的到来，通过数据挖掘获取海量数据背后的知识变得尤为重要。而空间数据是大数据的基础使得空间数据挖掘意义更为突出。其中空间分类是空间数据挖掘近年来较活跃的一个分支。本文基于决策树算法中的C4.5算法，以94年美国部分人口收入数据为例进行了空间分类应用研究。C4.5算法采用信息增益率作为选择分支属性的标准，分类得到一组判断个人年收入是否大于5万美金的规则用于预测人口收入，并得到不同因素对收入影响力

2、的排序。其中工作周数、年龄、学历和性别对于收入的影响，提醒我们需要进一步促进就业，普及高等教育，消除性别歧视以及给年轻人创造更多的机会。将分类结果与空间信息相关联后直观地展示到地图上，可以看到各行业的人口收入在各地区间的一些差异，有利于进一步挖掘空间知识，指导各地区乃至国家的经济部署。关键词：空间数据挖掘；空间分类；C4.5算法；人口收入中国石油大学（华东）本科毕业设计(论文)ResearchandApplicationofSpatialClassificationBasedonC4.5AlgorithmAbstractAlongwiththeBigDataera,seizingt

3、heknowledgebehindthehugedatabydataminingisveryimportant.Accordingtotheknowledgepeoplecanforecasttheunknowninformationfromtheknowndataattributes.SpatialdataisthebasisoftheBigData.Sospatialdataminingbecomesextremelysignificant.Spatialclassificationisahotdirectionofspatialdatamining.Thethesischos

4、ethecensusincomedatain1994fromU.S.CensusBureauforclassificationbasedonC4.5algorithm.C4.5algorithmusesinformationgainratiotoselecttheattributesforclassification.Thealgorithmproducedasetofruleswhichcanjudgeandpredictifthepersonalannualincomeisbeyond50,000$.Accordingtotherules,thethesisgotthediff

5、erentdegreesoftheseattributes’influentialpoweronincome.Theinfluencesofattributeslikework-weeks,age,sexandeducationgiveusthesuggestionsthatweshouldstillpromoteemployment,education,reducesexismandcreatemoreopportunitiesforyoungpeople.Theclassificationresultscanberelatedtothespatialdataandshowedo

6、ntheMap.Andwecanfindthedifferencesofcensusincomefromdifferentindustriesinvariousareas.Spatialknowledgecanbefoundmoreeasilytobeusedforguidingtheplanofeconomyintheseareaseventhecountry.Keywords：spatialdatamining;SpatialClassification;C4.5Algorithm;censusincome中国石油大学（华东）本科毕业设计(论文)目录第1章引言11.1研究背景1

7、1.2研究意义2第2章空间数据挖掘42.1数据挖掘42.2空间数据挖掘52.2.1空间聚类52.2.2空间分类62.2.3空间关联规则72.2.4空间趋势预测7第3章决策树分类算法83.1决策树算法综述83.2C4.5分类算法原理9第4章数据预处理114.1数据来源114.2数据属性值的选取与特殊样本的剔除114.3数据缺失值处理与字符串的数值化12第5章决策树分类结果与讨论155.1决策树分类结果155.2分类结果的讨论19第6章结论25致谢27参考文献28附录29