决策树算法研究

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1、.摘要随着信息科技的高速发展，人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重，需求是发明之母，数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术。数据挖掘技术又称数据库中的知识发现，是从一个大规模的数据库的数据中有效地、隐含的、以前未知的、有潜在使用价值的信息的过程。决策树算法是数据挖掘中重要的分类方法，基于决策树的各种算法在执行速度、可扩展性、输出结果的可理解性、分类预测的准确性等方面各有千秋，在各个领域广泛应用且已经有了许多成熟的系统，如语音识别、模式识别和专家系统等。本文着重研究和比较了几种典型的决策树算法，并对决策树算法的应用进行举

2、例。关键词：数据挖掘；决策树；比较..AbstractWith the rapid development of Information Technology, people are facing much more work load in dealing with the accumulated mass data.Data mining technology is also called the knowledge discovery in database, data from a large database of effectively

3、, implicit, previously unknown and potentially use value of information process.Algorithmofdecisiontreeindataminingisanimportantmethodofclassificationbasedondecisiontreealgorithms,inexecutionspeed,scalability,outputresultcomprehensibility,classificationaccuracy,eachhasitsownme

4、rits.,extensiveapplicationinvariousfieldsandhavemanymaturesystem,suchasspeechrecognition,patternrecognitionandexpertsystemandsoon.Thispaperstudiesandcomparesseveralkindsoftypicaldecisiontreealgorithm,andthealgorithmofdecisiontreeapplicationexamples.Keywords:Datamining;decision

5、tree；Compare..目录第一章绪论５第二章文献综述５2.1数据挖掘简述５2.2决策树算法背景知识及研究现状６2.2.1决策树算法描述６2.2.2关联分析决策树算法研究现状７第三章决策树算法７3.1CLS算法７3.2ID3算法９3.2.1信息量大小的度量９3.2.2ID3决策树应用举例１０3.3C4.5算法１２3.3.1用信息增益率选择属性１３3.3.2处理连续属性值１３3.3树剪枝１４3.4weka平台的简述１４第四章决策树在学生成绩中的应用１４4.1数据的预处理１４4.2数据的训练集处理１６4.3数据的校验和成绩分析１７第五章结论１８参考

6、文献I..第一章绪论无论在企业应用领域，还是在科学领域，数据挖掘技术有着广泛的应用价值。     在企业应用领域，用于制定好的市场策略以及企业的关键性决策。在商业面， 数据挖掘技术可以增强企业的竞争优势，缩短销售周期，降低生产成本，有助制定市场计划和销售策略，并已经成为电子商务中的关键技术。 近年来，随着我国高等教育的飞速发展，高校的教学管理信息不断增多。教学工作信息化有了很大的进步，好多高校在管理学生和教师信息方面有了很好的方式。比如我校的教务系统，这些系统为老师和学生提供了很好的帮助。这些系统中积累了大量的数据。目前的这些数据库系统虽然基本上都

7、可以实现数据的录入、修改、统计、查询等功能，但是这些数据所隐藏的价值并没有被充分的挖掘和利用，信息资源的浪费还是比较严重的。为了提高教学质量，将数据挖掘技术引入到高校学生成绩分析中，对这些数据进行深入的挖掘和合理的分析，从而挖掘出传统的分析方法所无法得出的结论。进而利用分析结果引导教学的开展，从而有利于提高教学质量。第二章文献综述数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动扮演着越来越重要的角色。2.1数据挖掘简述数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-

8、DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有