数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc

数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc

ID:54273834

大小:1.06 MB

页数:32页

时间:2020-04-15

数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc_第1页
数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc_第2页
数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc_第3页
数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc_第4页
数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc_第5页
资源描述:

《数据挖掘决策树算法的研究与改进终稿.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、本科生毕业论文(设计) 题目:决策树算法的研究与改进目录1.引言12.决策树算法的研究22.1.基本定义22.1.1.归纳学习的基本概念22.1.2.信息论的基本概念22.1.3.决策树的基本概念32.2.几种常见的决策树算法的简单介绍42.2.1.ID3算法42.2.2.C4.5算法简介112.2.3.遗传算法GA(GeneticAlgorithm)122.3.决策树的评价标准[1]132.4.决策树的进展与发展方向152.4.1.数据挖掘中决策树算法的主要进展152.4.2.决策树技术面临的挑战及目前研究方向153

2、.关于决策树算法的改进153.1.基于样本离散度[6]的特征选择方法163.1.1.基本概念163.1.2.基于离散度的改进算法173.1.3.分析与比较183.1.4.小结183.2.利用条件概率的思想来改进决策树算法183.2.1.算法的理论基础与基本思想193.2.2.举例分析193.2.3.分析与比较273.2.4.小结274.总结285.结束语286.致谢28参考文献29挖掘决策树算法的研究与改进作者:张亚磊指导老师:徐冬讲师(海南师范大学,海口,571158)摘要:在大量信息展现给人们的时候,“知识爆炸”给

3、人们带来了极大的困扰,如何有效的利用数据成为人们事业成败的关键。本论文主要对决策树的常见算法做初步的研究与探讨,并给出决策树的评价标准。并在此基础上利用最新的决策树算法思想由本人设计实例集验证相关文献中笔者的思想,最后提出自己一点意见和看法。关键词:数据挖掘;决策树;研究;改进TheResearchandImprovementOfDataMiningdecision-makingtreealgorithmAuthor:YaleiZhangTutor:DongXuLecturer(HainanNormalUniversi

4、ty,HaiKou,571158)Abstract:Nowadaystherearesomuchinformationtounfoldinthepeopleatpresent,whichcausesoureyestakingoutallin,"theknowledgeexplosion"hasbroughttheenormouspuzzletothepeople,howdoestheeffectiveusedatabecomethepeopleenterprisesuccessorfailurethekey.Thisp

5、apermainlydiscussedthepreliminaryresearchandthediscussiontothepolicy-makingtree'scommonalgorithm,andproducesthepolicy-makingtree'sevaluationcriteria,aswellastopolicy-makingtreefuturediscussion.Usingthenewestpolicy-makingalgorithmthoughtinthisfoundationtodesignin

6、theexamplecollectionconfirmationcorrelationliteratureaftermyselfauthor'sthought,finallyproposesaProposehisviewpointandtheview.Keywords:DataMining;decision-makingtree;Research;Improvement1.引言随着现代信息技术的飞速发展,在全球范围内掀起了信息化(Information)浪潮。信息产生的渠道多而且宽广,更新的频率日益加快,各行业均产生了

7、大量的信息。面对大量多的数据,人们往往无法找到自己所需要的知识或信息,这就是所谓“信息爆炸[3]”(Informationdetonation)以及它给人们带来的困惑。如何有效地利用和处理大量的信息成为当今世界共同关心的问题。随着数据库技术(Databasetechnology)、人工智能(Artificialintelligence)、数理统计(Mathematicalstatistic)和并行计算(Parallelcomputation)等技术的发展与融合,数据挖掘(datamining,DM)技术应运而生。自数据

8、挖掘技术诞生以来,关于数据挖掘技术的研究也就开始了。数据挖掘是一门新兴的交叉学科,自提出以来,引起了众多专家学者的广泛关注,数据开采(Datamining)、数据采掘(Dataexcavation)、知识发现(Knowledgediscovery)和信息抽取(Informationextracts)等许多同义词相继出现。目前,普遍

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。