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为解决这一问题,本文创新性地提出了基于决策树的企业信息系统故障自动诊断分析方法,实现根据信息系统运行监控指标告警信息,对信息系统故障的自动诊断分析。. 决策树算法是一种根据已知进行预测、分类的算法,通过构造决策树发现数据中隐藏的分类规则 ...
解决航空公司客户流失问题. 徐顿. 一、问题叙述 (一)题目重述根据某航空公司数据,构建模型进行流失预警,包括流失概率模型和客户画像,要求提供详细的分析报告。. (二)已知信息题目数据共62988条数据,56个属性。. (三)问题理解该问题是一个二分类问题。. 我们要 ...
关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的应用与研究. 【摘要】： 在高校教学中,学生成绩问题一直以来都是个重要的问题。. 很长时间以来,在高校教学管理过程中积累了大量的学生成绩数据,但在这些数据中隐藏的深层次的信息没有得到充分利用,而随着 ...
决策树ID3算法研究及其优化-AET-电子技术应用. 决策树ID3算法研究及其优化. 来源:微型机与应用2010年第21期. 武献宇1，王建芬2，谢金龙1. (1.湖南现代物流职业技术学院，湖南 长沙 410131；2.长沙医学院，湖南 长沙 410131) 摘要： 重点研究了经典的、具有较大影响力 ...
文章以安徽省淮南市为例,采用2005年Landsat-5TM多光谱数据,分析地物谱间关系,选择改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、TM4+TM5、TM4+TM5+TM7、DEM高程和坡度等特征值,构建决策树分类规则,完成研究区土地 ...
基于模糊规则的知识发现与表示研究. 王显昌. 【摘要】： 在当今数字化革命的信息时代,从数据中发现知识变得越来越重要。. 知识表示和推理一直被认为是知识工程的核心问题。. 基于模糊规则的系统作为一种重要的知识发现技术可以有效地解决知识表示和推理 ...
【摘要】：对属性进行约简为从关系数据库中挖掘简洁的规则创造了条件。但从属性约简后的数据集中提取最简规则的问题仍是一个NP难题,一般借助于启发式算法。提出了一种新的基于属性重要性的规则提取算法,称为IADT(importantattributedecisivetree)算法,采用粗糙集理论中的属性重要性概念,通过建立树 ...
决策树技术是数据挖掘分类和预测的主要技术之一,是通过在一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表现形式的分类规则。 决策树方法与其它分类方法相比具有可理解性、易训练、易实施和通用性等优点,所以本论文选择将决策树技术应用到军事训练成绩分析研究中。
数据挖掘中分类算法综述. 对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、速度快,错误率低,但分类不够准确;传统的基于关联规则 ...
提出一种基于统计关联规则的增量决策树分类算法，称为SARMT(Statistic Association Rules Miner Tree），它基于快速决策树(Very Fast Decision Tree,VFDT)技术来挖掘医疗数据。与VFDT不同，改进的SARMT算法不依赖于样本分裂节点的数量。在医疗大数据中 ...
为解决这一问题,本文创新性地提出了基于决策树的企业信息系统故障自动诊断分析方法,实现根据信息系统运行监控指标告警信息,对信息系统故障的自动诊断分析。. 决策树算法是一种根据已知进行预测、分类的算法,通过构造决策树发现数据中隐藏的分类规则 ...
解决航空公司客户流失问题. 徐顿. 一、问题叙述 (一)题目重述根据某航空公司数据,构建模型进行流失预警,包括流失概率模型和客户画像,要求提供详细的分析报告。. (二)已知信息题目数据共62988条数据,56个属性。. (三)问题理解该问题是一个二分类问题。. 我们要 ...
关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的应用与研究. 【摘要】： 在高校教学中,学生成绩问题一直以来都是个重要的问题。. 很长时间以来,在高校教学管理过程中积累了大量的学生成绩数据,但在这些数据中隐藏的深层次的信息没有得到充分利用,而随着 ...
决策树ID3算法研究及其优化-AET-电子技术应用. 决策树ID3算法研究及其优化. 来源:微型机与应用2010年第21期. 武献宇1，王建芬2，谢金龙1. (1.湖南现代物流职业技术学院，湖南 长沙 410131；2.长沙医学院，湖南 长沙 410131) 摘要： 重点研究了经典的、具有较大影响力 ...
文章以安徽省淮南市为例,采用2005年Landsat-5TM多光谱数据,分析地物谱间关系,选择改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、TM4+TM5、TM4+TM5+TM7、DEM高程和坡度等特征值,构建决策树分类规则,完成研究区土地 ...
基于模糊规则的知识发现与表示研究. 王显昌. 【摘要】： 在当今数字化革命的信息时代,从数据中发现知识变得越来越重要。. 知识表示和推理一直被认为是知识工程的核心问题。. 基于模糊规则的系统作为一种重要的知识发现技术可以有效地解决知识表示和推理 ...
【摘要】：对属性进行约简为从关系数据库中挖掘简洁的规则创造了条件。但从属性约简后的数据集中提取最简规则的问题仍是一个NP难题,一般借助于启发式算法。提出了一种新的基于属性重要性的规则提取算法,称为IADT(importantattributedecisivetree)算法,采用粗糙集理论中的属性重要性概念,通过建立树 ...
决策树技术是数据挖掘分类和预测的主要技术之一,是通过在一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表现形式的分类规则。 决策树方法与其它分类方法相比具有可理解性、易训练、易实施和通用性等优点,所以本论文选择将决策树技术应用到军事训练成绩分析研究中。
数据挖掘中分类算法综述. 对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、速度快,错误率低,但分类不够准确;传统的基于关联规则 ...
提出一种基于统计关联规则的增量决策树分类算法，称为SARMT(Statistic Association Rules Miner Tree），它基于快速决策树(Very Fast Decision Tree,VFDT)技术来挖掘医疗数据。与VFDT不同，改进的SARMT算法不依赖于样本分裂节点的数量。在医疗大数据中 ...
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