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数据挖掘之决策树方法概述 被引量:44

A summary of decision tree in data mining
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摘要 数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法,决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点,决策树表示法,决策树构造思想,并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具,决策树与数据仓库的结合,决策树的适用范围及应用,最后探讨了决策树的发展趋势。 Data mining plays a more and more important role in scientific research fields and business applications.A classifier is the basic method in the data mining,and a decision tree is one of the most important classifiers.This paper introduces the way of decision tree in classifiers,its advantages,its expression and its construction method and a comparative study of all important decision tree's algorithms have been made.Algorithms implements,the combination with data warehouse,decision tree's appropriate situations and its applications are also introduced.Finally,the paper discusses the developing trend of decision tree.
作者 田苗苗
出处 《长春大学学报》 2004年第6期48-51,共4页 Journal of Changchun University
关键词 数据挖掘 决策树 数据仓库 data mining decision tree data warehouse
  • 相关文献

参考文献4

  • 1(美)Tom,M.Mitchell著,曾华军,张银奎等译..机器学习[M].北京:机械工业出版社,2003:282.
  • 2邵峰晶,于忠清编著..数据挖掘原理与算法[M].北京:中国水利水电出版社,2003:322.
  • 3朱明..数据挖掘[M],2002.
  • 4朱爱群编著..客户关系管理与数据挖掘[M].北京:中国财政经济出版社,2001:560.

同被引文献304

引证文献44

二级引证文献214

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