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1.
介绍了数据挖掘的相关概念,数据挖掘中决策树ID3算法的相关概念以及信息增益和信息熵概念。通过实例介绍了ID3算法的主要内容,指出了ID3算法的不足及改进之处。针对该实例提出ID3算法的一种改进算法——MIND算法,并通过MIND算法重新计算实例内容。最后通过实例分析将改进算法与ID3算法进行对比,证明了改进算法的有效性。 相似文献
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ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法．介绍了ID3决策树算法的基本思想,讨论了 ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程． 相似文献
3.
傅则恒 《广东技术师范学院学报》2015,(2):113-117
文章介绍了基于数据挖掘决策树技术的学生成绩分析的实现过程,通过初期的数据采集、数据处理工作,然后利用ID3算法计算出各个属性的信息增益,最后采用具有最高信息增益的描述属性作为分枝属性,以此作为度量标准创建出学生成绩分析决策树并进行剪枝,研究最终的决策树,分析出对总成绩影响最大的因素有哪些. 相似文献
4.
针对现有决策树中ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,提出一种利用优化法的思想来改进信患增益的算法。用ID3算法及改进后的算法建立金融企业决策树分类模型,利用某银行提供的客户信息和银行业务信息等数据,通过客户存款情况,探讨对金融客户进行分类,研究忠实客户的特征。实验中两个方案的比较表明,利用优化法算法来选择决策树分支取值,不但可以加快决策树的生长,而且最重要的是可以得到结构好的决策树,便于从中挖掘好的规则信息。特别是在使用决策树算法来挖掘的数据越多,算法的效率和性能就越好,算法的优越性就越明显。 相似文献
5.
基于ID3算法的决策树研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在ID3算法的基础上,提出了一个在决策树各级节点上,以信息增益作为节点属性选择的标准,对每个非叶节点进行了测试类聚,并将例子集分成不同子集,实现了决策树创建和相应规则的生成新算法.实验结果表明该实现方法是正确和高效的. 相似文献
6.
刘建莉 《天津职业院校联合学报》2011,13(2):96-100
利用数据挖掘技术中的决策树算法,通过决策树ID3算法中的信息增益方法确定属性从而生成决策树,分析出学生成绩优良与学生自身的五个因素有关,通过分析,找出影响学生成绩优秀的潜在因素。以加强学生成绩科学化、规范化管理,提高考试的优秀率。 相似文献
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决策树是数据挖掘中简单常用的分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则[1,2]。根据ID3算法,对股指期货自然人投资者数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,最后生成决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合,并找到数据建模的规律和模式,提取有价值的信息,为证券公司扩展业务,增加客户,规避风险做出科学的决策支持。 相似文献
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文本分类在自然语言分类中起着重要作用,将决策树ID3算法应用与文本分类,对数字图书馆的部分文本信息分类,提出一个基于ID3决策树的文本分类算法,取得了良好的实验结果。 相似文献