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数据挖掘中决策树算法的探讨 被引量：120
1
作者 唐华松 姚耀文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第8期18-19,22,共3页
决策树算法是DM的一个活跃的研究领域。首先给出了DM中决策树算法的基本思想 ,然后讨论了决策树算法中的难点问题 ,提出了利用熵与加权和的思想来选择取值的算法。
关键词 数据挖掘 决策树 熵 算法 加权 数据库
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决策树的优化算法 被引量：130
2
作者 刘小虎 李生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第10期797-800,共4页
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层... 决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点．提出的改进算法的时间复杂性与ＩＤ３相同，对于逻辑表达式的归纳，改进算法明显优于ＩＤ３． 展开更多
关键词 机器学习 决策树 分类 信息增益 熵
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基于C4.5决策树的流量分类方法 被引量：170
3
作者 徐鹏 林森 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2692-2704,共13页
近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为网络测量领域一个新兴的研究方向.在现有研究中,朴素贝叶斯方法及其改进算法以其实现简单、分类高效的特点而被广泛应用.但此类方法过分依赖于样本在样本空间的分布,具有潜在的不稳定性.为... 近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为网络测量领域一个新兴的研究方向.在现有研究中,朴素贝叶斯方法及其改进算法以其实现简单、分类高效的特点而被广泛应用.但此类方法过分依赖于样本在样本空间的分布,具有潜在的不稳定性.为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题.该方法利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型,并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类.理论分析和实验结果都表明,利用C4.5决策树来处理流量分类问题在分类稳定性上均具有明显的优势. 展开更多
关键词 流量分类 网络测量 决策树 网络流 统计属性
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决策树分类技术研究 被引量：112
4
作者 栾丽华 吉根林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期94-96,105,共4页
决策树分类是一种重要的数据分类技术。ID3、C4.5和EC4.5是建立决策树的常用算法，但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少。为此，在消化大量文献资料的基础上，研究了CART、SLIQ、SPRINT、PUBLIC等新算法，对各种决策树分类算法... 决策树分类是一种重要的数据分类技术。ID3、C4.5和EC4.5是建立决策树的常用算法，但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少。为此，在消化大量文献资料的基础上，研究了CART、SLIQ、SPRINT、PUBLIC等新算法，对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述，并分析比较了各种算法的主要特性，为数据分类研究者提供借鉴。 展开更多
关键词 决策树 CART SLIQ SPRINT PUBLIC 数据分类
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一种新的决策树归纳学习算法 被引量：92
5
作者 洪家荣 丁明峰 +1 位作者 李星原 王丽薇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第6期470-474,共5页
本文就示例学习的重要分枝—决策树归纳学习进行了分析与探讨，从示例学习最优化的角度分析了决策树归纳学习的优化原则，指出了以往的以ＩＤ３为代表的归纳学习算法所固有的缺陷，并提出了一种新的基于概率的决策树归纳学习算法ＰＩＤ... 本文就示例学习的重要分枝—决策树归纳学习进行了分析与探讨，从示例学习最优化的角度分析了决策树归纳学习的优化原则，指出了以往的以ＩＤ３为代表的归纳学习算法所固有的缺陷，并提出了一种新的基于概率的决策树归纳学习算法ＰＩＤ．ＰＩＤ在扩展属性的选择上仍采用基于信息增益率的方法，但在树的扩展过程中，采用属性聚类的方法进行树的分枝合并．ＰＩＤ得到的决策树在树的规模和分类精度上都优于ＩＤ３． 展开更多
关键词 决策树 归纳学习 算法 知识表示
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随机森林算法研究综述 被引量：125
6
作者 吕红燕 冯倩 《河北省科学院学报》 CAS 2019年第3期37-41,共5页
随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法,具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,而且不容易出现过拟合,在医学等领域具有广泛的应用。首先介绍了随机森林算法的原理和性质,然后综述了近几年来随机森林算法的改进... 随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法,具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,而且不容易出现过拟合,在医学等领域具有广泛的应用。首先介绍了随机森林算法的原理和性质,然后综述了近几年来随机森林算法的改进研究及应用领域,最后对随机森林算法研究做出了总结。 展开更多
关键词 随机森林 集成学习 机器学习 决策树
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ID3算法的一种改进算法 被引量：79
7
作者 曲开社 成文丽 王俊红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第25期104-107,共4页
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,... 决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。 展开更多
关键词 决策树 ID3算法 用户兴趣度
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根本原因分析法实践研究 被引量：105
8
作者 盛文佳 金可可 +4 位作者 曹艳佩 杨晓莉 崔书正 马昕 汪志明 《中国卫生质量管理》 2011年第1期20-22,共3页
阐述了根本原因分析法的基本概念、应用范围及应用过程中所涉及的方法和工具,并以案例形式辅助说明。
关键词 根本原因分析法 根源分析 医疗不安全事件 决策树
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基于MODIS数据的决策树分类方法研究与应用 被引量：89
9
作者 刘勇洪 牛铮 王长耀 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期405-412,共8页
介绍了目前国际上流行的两种决策树算法———CART算法与C4·5算法,并引入了两种机器学习领域里的分类新技术———boosting和bagging技术,为探究这些决策树分类算法与新技术在遥感影像分类方面的潜力,以中国华北地区MODIS250m分辨... 介绍了目前国际上流行的两种决策树算法———CART算法与C4·5算法,并引入了两种机器学习领域里的分类新技术———boosting和bagging技术,为探究这些决策树分类算法与新技术在遥感影像分类方面的潜力,以中国华北地区MODIS250m分辨率影像进行了土地覆盖决策树分类试验与分析。研究结果表明决策树在满足充分训练样本的条件下,相对于传统方法如最大似然法(MLC)能明显提高分类精度,而在样本量不足下决策树分类表现差于MLC;并发现在单一决策树生成中,分类回归树CART算法表现较C4·5算法具有分类精度和树结构优势,分类精度的提高取决于树结构的合理构建与剪枝处理;另外在决策树CART中引入boosting技术,能明显提高那些较难识别类别的分类准确率18·5%到25·6%。 展开更多
关键词 决策树 CART算法 C4.5算法 boosting和bagging技术 土地覆盖MODIS250m
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决策树采掘技术及发展趋势 被引量：35
10
作者 朱绍文 胡宏银 +3 位作者 王泉德 张大斌 黄浩 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第10期1-3,35,共4页
介绍了决策树采掘技术的主要内容和最新应用，对决策树的生长和剪枝算法进行了比较，指出了决策树采掘技术的研究方向．
关键词 知识发现 数据采掘 决策树 数据库
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面向大数据分析的决策树算法 被引量：94
11
作者 张棪 曹健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期374-379 383,383,共7页
决策树作为机器学习中的一个预测模型,因其输出结果易于理解和解释,而被广泛应用于各个领域,成为了学术界研究的热点。随着数据产生速度的剧增,由于内存容量和处理器速度等限制,常规的决策树算法无法对大数据集进行处理,因此需要对决策... 决策树作为机器学习中的一个预测模型,因其输出结果易于理解和解释,而被广泛应用于各个领域,成为了学术界研究的热点。随着数据产生速度的剧增,由于内存容量和处理器速度等限制,常规的决策树算法无法对大数据集进行处理,因此需要对决策树算法的实现进行针对性的处理。首先阐述了决策树的基本算法和优化方法,在此基础上结合大数据带来的挑战,分类比较了各类针对性算法的优缺点,并介绍了支撑这些算法运行的平台。最后讨论了面向大数据的决策树算法的未来发展方向。 展开更多
关键词 决策树 大数据 机器学习
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高分辨率遥感植被分类研究 被引量：78
12
作者 陈君颖 田庆久 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期221-227,共7页
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息... 以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 植被分类 知识库 决策树 纹理
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基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法 被引量：92
13
作者 陈文倩 丁建丽 +1 位作者 李艳华 牛增懿 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第6期1166-1172,共7页
山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段... 山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与薄雪影响。决策树法能有效地消除积雪和裸地等气候环境的干扰,完整地提取水体信息,总体精度为92.34%以上,Kappa系数在0.82以上。 展开更多
关键词 国产高分一号 水体信息提取 单波段阈值法 阴影水体指数 决策树 特克斯河
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基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究 被引量：90
14
作者 王道明 鲁昌华 +2 位作者 蒋薇薇 肖明霞 李必然 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期611-615,共5页
针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,... 针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群算法 决策树 多分类
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决策树技术及其当前研究方向 被引量：62
15
作者 John Durkin 蔡竞峰 蔡自兴 《控制工程》 CSCD 2005年第1期15-18,21,共5页
介绍了决策树归纳技术及其发展过程,阐述了目前最流行的决策树技术的基本方法及简化决策树的主要方法。同时介绍了决策树技术面临的挑战,目前在与其他技术结合,寻找新的构造方法,简化方法,训练与检验数据的大小及特性与其本身特性的关系... 介绍了决策树归纳技术及其发展过程,阐述了目前最流行的决策树技术的基本方法及简化决策树的主要方法。同时介绍了决策树技术面临的挑战,目前在与其他技术结合,寻找新的构造方法,简化方法,训练与检验数据的大小及特性与其本身特性的关系,不确定环境下决策,时间复杂度与准确性之间的关系,软件实现等方面的研究,以及它在工程上的应用,展望了它的未来发展前景。 展开更多
关键词 决策树修剪 工程应用 人工智能 决策树归纳法 决策树技术
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利用遥感信息决策树方法分层提取荒漠化土地类型的研究探讨 被引量：51
16
作者 王建 董光荣 +2 位作者 李文君 王丽红 汤瀚 《中国沙漠》 CSCD 北大核心 2000年第3期243-247,共5页
选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域 ,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征 ,采取相应的识别和提取方法 ,以最大限度地利用遥感数据源。对于非... 选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域 ,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征 ,采取相应的识别和提取方法 ,以最大限度地利用遥感数据源。对于非荒漠化土地分类 ,利用土壤调节植被指数、阈值数字信号统计可以分离成一类树枝 ;而重点讨论的 3种荒漠化土地类型的分层分类 ,则相继采用光谱特征提取、几何特征提取、纹理特征提取、监督分类以及植被指数等复合识别指标进行分枝。结果表明 :利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时所有多余信息的干扰及影响 ,目标明确。同时 ,为提高分类的精度 ,开展野外遥感调查和特征分析是极其重要的。 展开更多
关键词 荒漠化土地类型 分层提取 遥感信息决策树
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数据挖掘中决策树算法的最新进展 被引量：47
17
作者 韩慧 毛锋 王文渊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第12期5-8,共4页
概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。
关键词 决策树 分类 数据挖掘
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基于随机森林的国产小卫星遥感影像分类研究 被引量：77
18
作者 刘毅 杜培军 +2 位作者 郑辉 夏俊士 柳思聪 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期194-196,共3页
近年来随着小卫星数量与传感器类型的快速增加,急需研究和发展快速可靠的小卫星遥感影像分类方法。针对分类方法各具局限性、具体应用中最优分类器选取困难等问题,本文基于多分类器集成学习的思路,引入随机森林(Random Forests)方法用... 近年来随着小卫星数量与传感器类型的快速增加,急需研究和发展快速可靠的小卫星遥感影像分类方法。针对分类方法各具局限性、具体应用中最优分类器选取困难等问题,本文基于多分类器集成学习的思路,引入随机森林(Random Forests)方法用于小卫星遥感影像分类。采用灾害监测预报小卫星(HJ-1)、北京1号小卫星(BJ-1)两种国产小卫星多光谱遥感影像进行试验,并与传统分类方法进行比较,结果表明,随机森林比最大似然分类器(MLC)、支持向量机分类器(SVM)等具有更好的稳定性、更高的分类精度和更快的运算速度,具有很好的适用性。 展开更多
关键词 随机森林 多分类器 集成学习 决策树 国产小卫星
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应用C4.5算法构造客户分类决策树的方法 被引量：37
19
作者 王晓国 黄韶坤 +1 位作者 朱炜 李启炎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期89-91,共3页
客户等级划分是CRM中一个非常重要的方面，而决策树是进行分类分析的一个常用工具，该文主要讨论如何应用C4.5算法构造客户等级分类决策树及其在CRM中的应用。
关键词 决策树 客户关系管理 C 4.5
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数据挖掘中决策树的探讨 被引量：50
20
作者 马秀红 宋建社 董晟飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第1期185-185,214,共2页
决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。
关键词 决策树 熵 数据挖掘 知识发现
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