数据挖掘之决策树方法概述
决策树算法
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第一节 决策树算法原理
优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性 →结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的 路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解； 决策树方法具有较高的分类精确度。
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第一节 决策树算法原理
决策树算法的大体框架都是一样的，都采用了贪心（非回 溯的）方法来以自顶向下递归的方式构造决策树。 它首先根据所使用的分裂方法来对训练集递归地划分递归 地建立树的节点，直至满足下面两个条件之一，算法才停 止运行：（ 1）训练数据集中每个子集的记录项全部属于 一类或某一个类占压倒性的多数；（2）生成的树节点通 过某个终止的分裂准则；最后，建立起决策树分类模型。
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第一节 决策树算法原理
缺点： 不易处理连续数据。数据的属性必须被划分为不同的类别 才能处理，但是并非所有的分类问题都能明确划分成这个 区域类型； 对缺失数据难以处理，这是由于不能对缺失数据产生正确 的分支进而影响了整个决策树的生成； 决策树的过程忽略了数据库属性之间的相关性。
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第一节 决策树算法原理
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2.1 ID3算法
属性选择度量 在树的每个节点上使用信息增益（information gain）度量选 择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优良性度 量。 选择具有最高信息增益（或最大信息熵压缩）的属性作为当 前节点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所 需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目 达到最小，并确保找到一棵简单的（但不必是最简单的）树。
如何利用决策树进行数据分析(Ⅲ)
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业决策和发展的重要手段。
而在数据分析中，决策树是一种常用的数据挖掘方法，它广泛应用于各行各业的数据分析中。
决策树是一种预测模型，能够用于对数据进行分类和预测。
下面我们将详细介绍如何利用决策树进行数据分析。
1. 决策树的基本原理决策树是一种树形结构，它通过一系列的问题对数据进行分类和预测。
在决策树中，每个节点代表一个特征，每条边代表一个可能的取值，而每个叶节点代表一个类别或者数值。
决策树的生成过程是一个递归的过程，通过选择最优的特征和划分数据集，不断地生成决策树，直到满足某种停止条件为止。
2. 决策树的应用场景决策树广泛应用于分类和预测问题。
在商业领域中，可以利用决策树对客户进行分类，预测客户的购买行为和偏好；在医疗领域中，可以利用决策树对患者的病情进行分类和预测；在金融领域中，可以利用决策树对贷款申请进行风险评估等。
总之，只要是需要对数据进行分类和预测的场景，都可以考虑使用决策树进行数据分析。
3. 决策树的优点决策树具有直观、易于理解和解释的优点，能够生成清晰的规则，便于业务人员理解和应用。
此外，决策树能够处理各种类型的数据，包括数值型数据和分类型数据，不需要对数据进行过多的预处理。
另外，决策树能够自动选择特征和划分数据集，具有一定的鲁棒性，对缺失值和噪声数据的处理能力较强。
最重要的是，决策树的训练和预测过程速度较快，适合处理大规模的数据集。
4. 决策树的缺点决策树的缺点主要体现在两个方面：一是容易出现过拟合的问题，特别是在处理复杂的数据集时；二是对于连续型数据的处理能力较弱，通常需要对连续性特征进行离散化处理。
此外，决策树对数据的不稳定性比较敏感，数据分布的微小变化可能导致生成不同的决策树，因此需要进行集成学习或者剪枝等处理来提高决策树的性能。
5. 决策树的建模流程决策树的建模流程一般包括以下几个步骤：首先，选择合适的特征和目标变量；然后，对数据集进行划分，一部分用于训练模型，一部分用于测试模型，可以采用交叉验证的方法进行模型评估；接着，通过选择合适的划分策略和停止条件，生成决策树；最后，对生成的决策树进行剪枝或者集成学习等处理，提高模型的性能。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
数据挖掘-决策树PPT资料48页
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
浅谈数据挖掘中的决策树算法
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２０ ０ ８年第 １ 期 １
浅谈数据挖掘 中的决策树算 法
麦 青
（太 原 工 业 学 院计 算 机 工 程 系 山 西 太原 ０ ０ ０ ３０ ８）
【 要 】 决策树是一种重要 的数据挖掘方法。本文 通过 对 当前具有代表性的决策树算 法原理进行分析 、 摘 ： 比较， 总结出 每 种 算 法 的性 能特 征 。 【 关键词 】 决策树； ： 数据挖掘； 分类
经 过 十几 年 的研 究 和 发 展 ．数 据 挖 掘 技 术 进 人 了一 个 更 高 Ｉ ３ Ｒ （｝Ｃ，ｍ） Ｄ （－ ， Ｓ ； Ｄ 级 的 阶段 。 据挖 掘 算 法 也 已基 本 成 熟 、 数 稳定 。数 据挖 掘 的算 法 Ｅｎ Ｄ３； ｄＩ 有很 多 ， 如关 联 规 则 、 聚类 规 则 、 据 分 类 等 等 。 中 本 文所 涉 及 数 其 Ｉ ３算 法 的 优 点 在 于 ：算 法 在 选 择 属 性 时利 用 了信 息 增 益 Ｄ
数据挖掘算法：决策树算法如何学习及分裂剪枝
数据挖掘算法：决策树算法如何学习及分裂剪枝
1、决策树模型与学习
决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。
决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5，Breiman等提出的CART。
其中，C4.5是基于ID3的，对分裂属性的目标函数做出了改进。
决策树模型
决策树是一种通过对特征属性的分类对样本进行分类的树形结构，包括有向边与三类节点：
根节点（root node），表示第一个特征属性，只有出边没有入边；
内部节点（internal node），表示特征属性，有一条入边至少两条出边
叶子节点（leaf node），表示类别，只有一条入边没有出边。
上图给出了（二叉）决策树的示例。
决策树具有以下特点：
对于二叉决策树而言，可以看作是if-then规则集合，由决策树的根节点到叶子节点对应于一条分类规则;
分类规则是互斥并且完备的，所谓互斥即每一条样本记录不会同时匹配上两条分类规则，所谓完备即每条样本记录都在决策树中都能匹配上一条规则。
分类的本质是对特征空间的划分，如下图所示，
决策树学习
决策树学习的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则[2]。
但随着分裂属性次序的不同，所得到的决策树也会不同。
如何得到一棵决策树既对训练数据有较好的拟合，又对未知数据有很好的预测呢？
首先，我们要解决两个问题：。
决策树数据挖掘算法
决策树数据挖掘算法一、什么是决策树算法？决策树算法是一种基于树形结构的数据挖掘算法，它通过将数据集划分成不同的子集来构建一个树形模型，以实现对数据的分类或预测。
决策树算法的优点在于易于理解和解释，并且可以处理具有高度非线性关系的复杂数据集。
二、决策树算法的原理1. 决策树的定义决策树是一种基于树形结构的分类模型，它由节点和边组成。
节点表示一个特征或属性，边表示该属性可能取值之间的关系。
2. 决策树算法流程（1）选择最佳特征作为当前节点；（2）将训练集按照该特征进行划分，并创建子节点；（3）对每个子节点递归执行步骤（1）和（2），直到所有叶子节点都为同一类别或无法再划分为止。
3. 决策树算法中用到的概念（1）信息熵：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$H=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i$，其中 $p_i$ 表示第 $i$ 个类别在数据集中的占比。
（2）信息增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$IG(D,A)=H(D)-H(D|A)$，其中 $D$ 表示原始数据集，$A$ 表示某个特征。
（3）基尼指数：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$Gini(D)=\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}\sum_{k'\neqk}p_kp_{k'}=1-\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}p_k^2$，其中$\mathcal{Y}$ 表示类别集合。
（4）基尼增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$GINI(D,A)=Gini(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^v|}{|D|}Gini(D^v)$，其中 $V$ 表示特征 $A$ 取值的个数，$D^v$ 表示特征 $A=v$ 的样本子集。
三、决策树算法的优缺点1. 优点（1）易于理解和解释；（2）能够处理具有高度非线性关系的复杂数据集；（3）能够同时处理离散型和连续型变量；（4）能够处理多分类问题。
决策树算法介绍
3.1 分类与决策树概述3.1。
1 分类与预测分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术,应用的例子也很多。
例如，根据信用卡支付历史记录,来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。
这些过程的一个共同特点是:根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。
例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平"、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差",在这个例子中,所研究的属性“信用度"是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。
还有一种问题,例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。
那么这种问题在数据挖掘中被称为预测.总之，当估计的属性值是离散值时,这就是分类；当估计的属性值是连续值时,这就是预测.3。
1.2 决策树的基本原理1.构建决策树通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念.表3—1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录,属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、..。
..。
、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性(字段)。
这里把这个表记做数据集D.银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型,并根据这个模型，产生一系列规则。
当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时,依据这些规则,可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级,以确定是否提供贷款给该用户。
这里的信用等级分析模型,就可以是一棵决策树. 在这个案例中,研究的重点是“信用等级”这个属性。
给定一个信用等级未知的客户,要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良"还是“差”，也就是说,要把这客户划分到信用等级为“优”、“良"、“差"这3个类别的某一类别中去.这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。
决策树名词解释
决策树名词解释决策树（DecisionTree）是一种常见的数据挖掘技术，也称为决策树分类（Decision Tree Classification）。
决策树是一种以树状结构表示数据的模型，它可以用来描述一组数据集的概念，它可以用来作出决策。
策树是一种数据挖掘的常用算法，它可以用于分类、回归任务，以及关联规则建模，它可以帮助智能系统理解数据，从而实现更好的决策。
决策树的基本原理很简单，它是一种将每个属性值与实例的关联转换成树形结构的方法。
在这种树形结构中，每个节点存储关联属性的值，从而决定一个决策。
策树通常用于研究一组已知数据，它可以用来预测未知数据的结果，也可以用来归类数据，从而发现数据的规律性。
决策树的建立有很多步骤，但是大致可以分为以下几个步骤：（1）数据集准备：首先，需要对数据集进行预处理，将数据分成训练集和测试集。
（2）决策树划分：根据训练集中的特征属性，将数据集划分为不同的分支，并且不断划分，直到达到决策树模型所需要的精度或停止条件为止。
（3）估属性：根据训练集中的数据，选择最优的划分属性，用于对训练集进行划分。
（4）决策树剪枝：新建的决策树可能过度拟合训练数据，这会使训练出来的决策树在测试数据上的表现变差，因此，需要使用剪枝算法，来减少决策树的过拟合现象。
（5）测试：根据训练好的决策树，对测试集数据进行分类，统计测试集分类正确率，从而对决策树进行评估。
决策树在实际应用中可以用于社会决策分析、企业决策分析、关联规则挖掘等应用场景，但是决策树也有若干缺点。
其一，决策树生成过程中属性之间的关系可能非线性，而决策树假设属性之间的关系是线性的，因此可能导致决策树模型的准确性不足。
其二，决策树的剪枝操作可能会过度剪枝，也影响模型的准确性。
总之，决策树是一种常用的数据挖掘技术，它可以用于推理和预测数据，它可以用来帮助智能系统理解数据，从而改善决策效率。
但是，因为决策树的局限性，仍然需要其他的数据挖掘技术来提高决策的准确性。
数据挖掘决策树PPT(自己制作)
可解释性
决策树产生的结果易于理 解，有助于企业做出更好 的决策。
02
决策树算法
ID3算法
ID3算法是由Ross Quinlan提出的， 是决策树学习中最经典的算法之一。
ID3算法采用自顶向下的贪心搜索策 略，从根节点开始不断向下分裂，直 到满足停止条件。
ID3算法的核心思想是通过信息增益 来选择划分属性，使得每个划分出来 的子节点能够最大程度地纯度。
要点二
详细描述
特征选择的目标是选择与目标变量最相关、最具预测力的 特征子集。常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌 入法。过滤法基于特征的统计属性或信息增益来评估特征 的预测能力，包装法使用递归特征消除或子集搜索来选择 最佳特征子集，而嵌入法则将特征选择与模型构建相结合 ，在模型训练过程中自动选择特征。
数据挖掘决策树ppt( 自己制作)
目 录
• 引言 • 决策树算法 • 数据预处理 • 决策树构建与优化 • 决策树评估与部署 • 决策树应用案例
01
引言
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有 用信息的过程，这些信息可以用 于决策支持、商业智能等。
重要性
随着大数据时代的来临，数据挖 掘已经成为企业和组织获取竞争 优势的关键手段。
交叉验证
定义
将数据集分成若干个子集， 每个子集用于验证模型性 能，通过多次验证得到模 型性能的平均值。
作用
减少模型过拟Biblioteka 和欠拟合 的风险，提高模型泛化能 力。
方法
K折交叉验证、留出交叉验 证等。
决策树部署与使用
数据预处理
对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以提高模型性能。
特征选择
决策树的使用方法详解(十)
决策树的使用方法详解决策树是一种常见的数据挖掘和机器学习算法，它通过构建树状结构来对数据进行分类和预测。
决策树的使用方法涉及到数据的准备、模型的构建和评估等多个方面。
在本文中，我们将详细介绍决策树的使用方法，包括数据的准备、特征选择、树的构建和评估等内容。
数据的准备在使用决策树之前，首先需要准备好数据。
通常情况下，我们会将数据集分成训练集和测试集两部分。
训练集用于构建决策树模型，而测试集用于评估模型的性能。
在准备数据时，需要对数据进行清洗和预处理，比如处理缺失值、去除异常值、对数据进行标准化等操作。
同时，还需要将数据转换成适合决策树算法处理的格式，比如将分类变量进行编码，将连续变量进行分箱等。
特征选择在构建决策树模型之前，需要对特征进行选择。
特征选择是指从数据集中选择出对目标变量有显著影响的特征，以用于构建决策树模型。
通常情况下，我们会使用信息增益、基尼指数等指标来对特征进行排序和选择，以确定哪些特征应该包含在决策树模型中。
同时，还需要注意特征之间的相关性，避免选取具有高相关性的特征，以免引入过度拟合问题。
树的构建在选择好特征之后，就可以开始构建决策树模型了。
决策树的构建过程通常是一个递归的过程，它从根节点开始，根据特征的取值将数据集分割成不同的子集，然后再对每个子集进行同样的操作，直到满足某个停止条件为止。
在构建决策树时，需要选择合适的分裂准则和停止条件，以避免过度拟合和提高模型的泛化能力。
常用的分裂准则包括信息增益、基尼指数等，而停止条件通常包括树的最大深度、叶子节点的最小样本数等。
评估模型构建好决策树模型之后，需要对模型进行评估，以确定模型的性能和泛化能力。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
除了使用训练集和测试集进行评估外，还可以使用交叉验证等方法来对模型进行评估。
通过评估模型，可以确定模型的优劣，以及是否需要进行参数调优和特征调整等操作。
总结本文对决策树的使用方法进行了详细介绍，包括数据的准备、特征选择、树的构建和评估等内容。
浅析数据挖掘分类方法中的决策树算法
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 ，为使 用者选择 算法或研 究者改进 算 法提 供借 鉴 。 ［ 关键 词 ］算法 数 据挖 掘 分 类 决 策树
中的许多分支都是根据训练样本集合 中的异常数据 （ 由于噪声等原
一
、
引言
要 学 习划分 的类 。从 根节 点到 叶结 点 的一条 路径 就对应 着一 条分 类 规 则 ，整个 决策 树就 对应 着一 组析取 表达 式 规则 。树 的最高 层点 就 是根 节点 。
［ 摘 要 ］ 类是 数 据挖 掘 、机 器 学习和 模 式识 别 中一个 重要 分
的研 究领域 。决策树 分 类是 一种 重要 的数据 分 类技 术 ，本文通 过对
商 业 研 究
浅析数据挖掘 分类方法中的 决策树 算法
●徐 枫 浙江商业职业技 术学 院
为基础 的 归纳学 习算 法 。它从 一组 无次 序 、无规 则 的元组 中推理 出
决 策树 表示 形式 的分 类规 则 。它采 用 自顶 向下 的递 归方式 ，在决 策
树 的 内部节 点进 行属 性值 的 比较 ，并根 据不 同 的属性值 从 该结点 向 下 分 支 ，其 中树 的每 个 内部节 点代 表对 一个 属性 的测 试 ，叶结点 是
决 策树 的生 成 分 为 学 习 和测 试 两 个 阶段 。决 策树 学 习阶 段 采 用 自顶 向下 的递 归方 式。 决策树 算 法分两 个步 骤 ：一是 树 的生成 ， 开始 时所 有数 据 都在根 节 点 ，然后递 归地 进 行数据 划分 ，直 至生成 叶结 点 。二是 树枝 修 剪 ，在 一个 决策 树 刚刚建 立起 来 的时候 。它其
决策树算法及应用
决策树算法及应用数一决策树算法简介[1][6］[8]决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测.决策树算法可设计成具有良好可伸缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型，并且,其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。
因此，在过去的几十年中，决策树算法在机器学习（machine learning）和数据挖掘( data mining）领域一直受到广泛地重视.决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。
树的非叶结点表示对数据属性（at tribute）的测试.每个分枝代表一个测试输出,而每个叶结点代表一个分类。
由根结点到各个叶结点的路径描述可得到各种分类规则。
目前有多种形式的决策树算法。
其中最值得注意的是CART 和ID3/ C4. 5 。
许多其它的算法都是由它们演变而来。
下面介绍决策树算法ID3 （Quinlan ,1979) 在实际中的一例应用.决策树算法ID3 使用信息增益( Information Gain）作为选择属性对节点进行划分的指标。
信息增益表示系统由于分类获得的信息量,该量由系统熵的减少值定量描述。
熵（Entropy) 是一个反映信息量大小的概念。
最终信息增益最高的划分将被作为分裂方案。
决策树和决策规则是实际应用中分类问题的数据挖掘方法。
决策树表示法是应用最广泛的逻辑方法，它通过一组输入-输出样本构建决策树的有指导的学习方法。
对于分类决策树来说，需要先对原始资料来进行分类训练，经由不断的属性分类后，得到预期的分类结果.判定树归纳的基本算法是贪心算法，它采用自上而下、分而治之的递归方式来构造一个决策树。
ID3 算法是一种著名的判定树归纳算法，伪代码如下：Function Generate_decision_tree（训练样本samples，候选属性attributelist）｛创建节点N:if samples 都在同一个类C then返回N 作为叶节点，以类C 标记；if attribute_list 为空then返回N 为叶节点，标记为samples 中最普通类： //多数表决定选择attribute_list 中有最高信息增益的属性test_attribute：标记节点N 为test_attribute；for each test_attribute 中的已知位ai //划分samples由节点N 长出一个条件为test_attribute=ai 的分枝；设Si 是samples 中test attribute=ai 样本的集合； //一个划分If Si 为空then加上一个树叶，标记为samples 中最普通的类；Else 加上一个由Generate_desdecision_tree（Si，attribute_list_test_attribute）返回的节点：}在树的每个节点上使用具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。
数据挖掘中的决策树算法
数据挖掘中的决策树算法数据挖掘是一种从大数据集中提取信息的技术，其目的是了解数据集中的模式、趋势和规律，以便为业务做出更明智的决策。
决策树算法是其中一种重要的数据挖掘算法，能够帮助我们对数据进行分析和预测。
一、决策树算法简介决策树算法是一种以树形结构展现决策结果的分类器。
它可以被用来处理由分类和回归两种类型组成的问题，因为它可以将输入数据分成类别或数值。
决策树算法适用于高维数据集，也适用于分类问题和回归问题。
在决策树算法中，我们会根据数据的特征对数据进行分类。
通过对分类树的不断划分，最终我们能够得到一个树形结构，每个叶节点代表一种类别。
当新的数据输入时，我们可以将其通过这个分类树，快速判断其所属的类别。
决策树算法的主要优点是容易理解和解释，并且需要的计算量较少。
然而，它也有其局限性，例如容易出现过度拟合（即过于复杂的分类树会难以泛化）和选择非最优的特征等。
二、决策树算法的基本流程决策树算法的基本流程如下：1. 根据数据集的特征选择一个最优的划分点。
2. 根据这个最优的划分点，将数据集分成两个子集。
3. 对每个子集重复执行1和2，直到划分到某个条件时停止。
4. 将每个子集的划分结果标记为该子集的类别。
这里需要解释一下什么是“最优的划分点”。
最优划分点被定义为可以让每个决策树节点的纯度最大化的分割点。
纯度越高，表示在该节点中有更多相似的数据。
三、决策树算法的分类方法决策树算法主要有两种分类方法：1. ID3算法ID3算法是决策树算法中最早的算法之一，它根据信息熵的概念选择特征。
在ID3算法中，我们会针对数据集的每个特征计算信息熵，根据信息熵的大小来选择最优的特征。
信息熵可以理解为代表一个系统混乱程度的指数，当信息熵越低时，说明数据越有条理。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版本，在选择特征时引入了信息增益比的概念。
信息增益比是指将信息增益除以一个归一化项，这个归一化项是针对不同特征计算的。
数据挖掘中的决策树算法应用案例分析
数据挖掘中的决策树算法应用案例分析决策树算法是一种常用的数据挖掘方法，它通过构建一棵树型模型来对数据进行分类或预测。
决策树算法的应用非常广泛，涵盖了许多领域，例如金融、医疗、销售等。
本文将通过分析几个实际案例，介绍决策树算法在数据挖掘中的应用。
案例一：银行行销在银行的行销活动中，如何判断哪些客户更有可能购买银行的产品是一个重要问题。
一家银行通过收集客户的个人和金融信息，利用决策树算法构建了一个模型来预测客户是否会购买银行的产品。
该模型的输入特征包括客户年龄、工作类型、婚姻状况等，输出为客户是否购买产品。
通过训练决策树模型，银行可以根据客户的个人信息判断其购买意愿，从而有针对性地进行行销活动，提高销售效果。
案例二：疾病诊断决策树算法在医疗领域也有着广泛的应用。
以疾病诊断为例，医生需要根据患者的症状和检查结果判断其可能的疾病类型。
一个医院利用决策树算法构建了一个疾病诊断模型，通过输入患者的病症特征，模型能够输出患者可能患有的疾病类型及其概率。
这有助于医生做出更准确的诊断，从而提高治疗效果。
案例三：客户信用评级在金融领域，客户信用评级是一项重要的任务。
一家信用卡公司利用决策树算法构建了一个客户信用评级模型，通过客户的个人信息、财务状况等特征，模型可以预测客户的信用等级。
这对信用卡公司来说非常有价值，它可以根据客户的信用等级制定相应的信用额度和利率，并更好地管理风险。
案例四：商品推荐电子商务平台通过推荐系统来为用户推荐感兴趣的商品。
其中，决策树算法常被用来构建商品推荐模型。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等特征，模型可以预测用户对某个商品的喜好程度，并给出相应的推荐。
这种个性化推荐不仅能提高用户体验，还可以促进电商平台的销售额。
案例五：道路交通流量预测交通流量的预测在城市规划和交通管理中起着重要作用。
以道路交通流量预测为例，一个研究团队利用决策树算法构建了一个交通流量预测模型。
模型利用历史交通数据、天气情况、时间等特征，可以预测未来某个时间段某条道路的交通流量。
数据挖掘算法——C4.5决策树算法
数据挖掘算法——C4.5决策树算法参考博客：决策树是⼀种逼近离散值⽬标函数的⽅法，学习到的函数被表⽰为⼀棵决策树根节点包含全部训练样本⾃顶向下分⽽治之的策略决策树算法以树状结构来表⽰数据的分类结果，每⼀个决策点实现⼀个具有离散输出的测试函数，记为分⽀根节点⾮叶⼦节点（代表测试的条件，对数据属性的测试决策点）叶⼦节点（代表分类后所获得的分类标记）分⽀（代表测试的结果）决策树-熵P（X,Y） = P（X） * P（Y） X和Y两个事件相互独⽴ Log（XY） = Log（X） + Log（Y）H（X），H（Y）当成它们发⽣的不确定性P（⼏率越⼤）->H（X）值越⼩如：今天正常上课P（⼏率越⼩）->H（X）值越⼤如：今天没翻车我们统计了14天的⽓象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天⽓是否打球(play)。
如果给出新⼀天的⽓象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断⼀下会不会去打球。
table 1outlook temperature humidity windy playsunny hot high FALSE nosunny hot high TRUE noovercast hot high FALSE yesrainy mild high FALSE yesrainy cool normal FALSE yesrainy cool normal TRUE noovercast cool normal TRUE yessunny mild high FALSE nosunny cool normal FALSE yesrainy mild normal FALSE yessunny mild normal TRUE yesovercast mild high TRUE yesovercast hot normal FALSE yesnorainy mild high TRUE这个问题当然可以⽤求解，分别计算在给定天⽓条件下打球和不打球的概率，选概率⼤者作为推测结果。
数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常用分类算法数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。
在数据挖掘中，分类算法被广泛应用于将数据样本分为不同的类别。
下面将介绍一些常见的分类算法。
1.决策树算法：决策树是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对样本的特征进行逻辑分割，最终得到一个决策树模型。
决策树有许多不同的变种，例如ID3、C4.5和CART算法。
决策树算法易于理解和实现，它能够处理连续和离散的数据，并且能够提供特征的重要性排名。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的统计分类算法。
该算法假设所有特征之间相互独立，因此计算条件概率时只需要考虑个别特征的概率。
朴素贝叶斯算法在文本分类和垃圾邮件过滤等领域具有广泛的应用。
3. 逻辑回归算法：逻辑回归是一种适用于二分类问题的线性模型。
该算法通过将特征的线性组合映射到一个sigmoid函数上，从而将实数域的输入映射到0~1之间的输出。
逻辑回归算法可以用于预测二分类概率，并且容易解释和使用。
4.支持向量机算法：支持向量机是一种用于二分类和多分类的机器学习算法。
它通过在特征空间中构建一个超平面来实现分类。
支持向量机算法具有稳定的表现、鲁棒性和优化能力，并且在高维空间中效果良好。
5.K近邻算法：K近邻算法是一种基于邻居的分类算法。
该算法将未知数据点分类为其最近邻居所属的类别。
K近邻算法没有显式的训练过程，可以用于处理大型数据集。
然而，该算法对于高维数据和异常值敏感。
6.随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，它综合了多个决策树的分类结果。
随机森林通过随机选择特征子集进行决策树的训练，并采用投票机制来确定最终分类结果。
随机森林算法可以降低过拟合风险，并提供特征重要性排名。
7.梯度提升算法：梯度提升是一种集成学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。
梯度提升算法通过最小化损失函数的梯度来优化模型，从而能够处理分类和回归问题。
这些分类算法在数据挖掘中被广泛应用，并且具有各自的优缺点。
“决策树”——数据挖掘、数据分析
“决策树”——数据挖掘、数据分析决策树是⼀个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。
树中每个节点表⽰某个对象，⽽每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，⽽每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表⽰的对象的值。
决策树仅有单⼀输出，若欲有复数输出，可以建⽴独⽴的决策树以处理不同输出。
决策树的实现⾸先要有⼀些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的⼤⼩，这⾥我们通过⼀种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。
中决策树是⼀种经常要⽤到的技术，可以⽤于分析数据，同样也可以⽤来作预测（就像上⾯的银⾏官员⽤他来预测贷款风险）。
从数据产⽣决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
⼀个决策树包含三种类型的节点： 1.决策节点——通常⽤矩形框来表式 2.机会节点——通常⽤圆圈来表式 3.终结点——通常⽤三⾓形来表⽰决策树学习也是资料探勘中⼀个普通的⽅法。
在这⾥，每个决策树都表述了⼀种树型结构，它由它的分⽀来对该类型的对象依靠属性进⾏分类。
每个决策树可以依靠对源的分割进⾏数据测试。
这个过程可以递归式的对树进⾏修剪。
当不能再进⾏分割或⼀个单独的类可以被应⽤于某⼀分⽀时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树对于常规统计⽅法的优缺点优点： 1) 可以⽣成可以理解的规则； 2) 计算量相对来说不是很⼤； 3) 可以处理连续和种类字段； 4) 决策树可以清晰的显⽰哪些字段⽐较重要。
缺点： 1) 对连续性的字段⽐较难预测； 2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的⼯作； 3) 当类别太多时，错误可能就会增加的⽐较快； 4) ⼀般的算法分类的时候，只是根据⼀个字段来分类。
决策树的适⽤范围 科学的决策是现代管理者的⼀项重要职责。
我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若⼲个可⾏性⽅案制订出来了，分析⼀下企业内、外部环境，⼤部分条件是⼰知的，但还存在⼀定的不确定因素。
决策树方法
决策树方法决策树方法是一种常见的机器学习算法，它通过对数据集进行分析和分类，帮助我们做出决策。
在实际应用中，决策树方法被广泛运用于数据挖掘、风险评估、医学诊断等领域。
本文将介绍决策树方法的原理、应用和优缺点，希望能够帮助读者更好地理解和应用这一算法。
决策树方法的原理。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别。
在构建决策树的过程中，我们需要选择合适的属性进行分裂，使得每个子节点的纯度尽可能高。
通常情况下，我们会采用信息增益或基尼指数等方法来选择最优的分裂属性，从而构建出一棵高效的决策树。
决策树方法的应用。
决策树方法在实际应用中有着广泛的应用。
在金融领域，我们可以利用决策树方法来进行信用评估，根据客户的个人信息和信用记录，预测其违约的概率。
在医学领域，决策树方法可以帮助医生进行疾病诊断，根据患者的症状和检查结果，判断其患病的可能性。
此外，决策树方法还可以用于市场营销、客户关系管理等领域，帮助企业做出更加精准的决策。
决策树方法的优缺点。
决策树方法有着许多优点，例如易于理解和解释，能够处理数值型和标称型数据，对缺失值不敏感等。
此外，决策树方法还可以很好地处理大规模数据，并且能够同时处理多个类别的输出。
然而，决策树方法也存在一些缺点，例如容易过拟合、对噪声敏感、不稳定等。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的决策树方法，并且进行适当的优化和调参。
总结。
决策树方法是一种强大的机器学习算法，它在各个领域都有着广泛的应用。
通过对数据集进行分析和分类，决策树方法可以帮助我们做出更加准确的决策，提高工作效率和决策质量。
然而，在使用决策树方法时，我们也需要注意其优缺点，并且灵活运用，以取得更好的效果。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用决策树方法，如果您对决策树方法还有其他疑问，欢迎与我们进行交流和讨论。
谢谢！。
数据挖掘(6)：决策树分类算法
数据挖掘（6）：决策树分类算法2015/08/29 ·IT技术·数据挖掘••••从这篇开始,我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。
总共7篇，欢迎关注和交流。
这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。
一、分类基本介绍物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中.分类是数据挖掘中一个重要的分支,在各方面都有着广泛的应用,如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。
分类问题可以分为两类：•归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。
•预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点天气的湿度情况，天气的湿度在随时变化, 8点时的天气是一个具体值，它不属于某个有限集合空间.预测也叫回归分析,在金融领域有着广泛应用.虽然对离散数据和连续数据的处理方式有所不同，但其实他们之间相互转化，比如我们可以根据比较的某个特征值判断，如果值大于0.5就认定为男性，小于等于0。
5就认为是女性，这样就转化为连续处理方式；将天气湿度值分段处理也就转化为离散数据。
数据分类分两个步骤：1.构造模型，利用训练数据集训练分类器；2.利用建好的分类器模型对测试数据进行分类。
好的分类器具有很好的泛化能力，即它不仅在训练数据集上能达到很高的正确率,而且能在未见过得测试数据集也能达到较高的正确率。
如果一个分类器只是在训练数据上表现优秀,但在测试数据上表现稀烂,这个分类器就已经过拟合了，它只是把训练数据记下来了,并没有抓到整个数据空间的特征。
二、决策树分类决策树算法借助于树的分支结构实现分类。
下图是一个决策树的示例,树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。
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文章编号:1009-3907(2004)06-0048-04数据挖掘之决策树方法概述田苗苗1,2(1.吉林师范大学信息技术学院,吉林四平 136000; 2.长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012)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。
关键词:数据挖掘;决策树;数据仓库中图分类号:TP311113 文献标识码:B收稿日期:2004209228作者简介:田苗苗(1976- ),女,吉林省双辽市人,吉林师范大学信息技术学院助教,硕士生,主要从事人工智能与数据挖掘研究。
0 引 言数据挖掘(Data Mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中,提取隐含在其中的事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。
数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。
数据挖掘的主要任务有分类或预测模型发现、概括、聚类、回归分析、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。
分类是其中的一个非常重要的任务,目前在商业上应用最多。
分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型,即所说的分类器(classifier )。
该函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而用于预测。
实现分类任务的方法有统计学方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
其中机器学习中的决策树方法是目前重点研究的方向,研究成果较多,已经被成功地应用到从学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险的广阔领域。
决策树起源于概念学习系统C LS (C oncept Learning System )。
决策树方法就是利用信息论的原理建立决策树。
该类方法的实用效果好,影响较大。
决策树可高度自动化地建立起易于为用户所理解的模型,而且,系统具有较好地处理缺省数据及带有噪声数据等能力。
决策树学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识。
这样只要训练事例能够用“属性2值”的方式表达出来,就能使用该算法来进行学习。
研究大数据集分类问题,常用决策树方法。
决策树方法速度较快,可被转换成简捷易懂的分类规则,也可转换成对数据库查询的S Q L 语句。
另外,决策树分类与其他分类方法比较,具有相同而且有时有更高的精度。
1 决策树主要内容111决策树表示法决策树是一树状结构,它从根节点开始,对数据样本(由实例集组成,实例有若干属性)进行测试,根据不同的结果将数据样本划分成不同的数据样本子集,每个数据样本子集构成一子节点。
生成的决策树每个叶节点对应一个分类。
构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。
这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。
图1画出了一棵典型的学习到的决策树。
这棵决策树根据天气情况分类“星期六上午是否适合打第14卷 第6期2004年12月长春大学学报JOURNA L OF CH ANG CH UN UNI VERSITYV ol 114 N o 16Dec.2004网球”。
例如,实例〈Outlook=Sunny,T em perature =H ot,Humidity=High,Wind=Strong〉将被沿着这棵决策树的最左分支向下排列,因而被判定为反例(也就是这棵树预测这个实例Play T ennis=N o)[2]。
OutlookSunny Overcast RainHumidity Y es WindHigh N ormal S trong Weak N o Y es N o Y es图1 天气问题的决策树(星期六上午是否适合打网球)通常决策树代表实例属性值约束的合取(con2 junction)的析取式(disjunction)。
从树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取,树本身对应这些合取的析取[2]。
例如,图1表示的决策树对应于以下表达式:(Outlook=SunnyΛHumidity=N ormal)∨(Outlook=Overcast)∨(Outlook=RainΛWind=Weak)112决策树构造思想构造一个决策树分类器通常分为两步:树的生成和剪枝。
决策树的生成是一个从上至下,“分而治之”(divide-and-conquer)的过程,是一个递归的过程。
设数据样本集为S,算法框架如下:1)如果数据样本集S中所有样本都属于同一类或者满足其它终止准则,则S不再划分,形成叶节点。
2)否则,根据某种策略选择一个属性,按照属性的各个取值,对S进行划分,得到n个子样本集,记为S i。
再对每个S i迭代执行步骤1。
经过n次递归,最后生成决策树。
从根到叶结点的一条路径就对应着一条规则,整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。
树构成步骤中,主要就是找出节点的属性和如何对属性值进行划分。
决策树生成后面临的问题是树的过度细化,特别是存在噪声数据或不规范属性时更为突出,决策树的修剪就是对过度细化的模型进行调整。
修剪算法分为前剪枝算法和后剪枝算法两种。
前剪枝算法是在树的生长过程完成前就进行剪枝。
如Friedman提出的限制最小节点大小的方法,是当节点处的实例数目小于阈值k时,就停止生长该节点;Quinlan提出的不纯度阈值法,若划分该节点后不纯度减小量低于某一阈值则停止生长。
这类算法的优点是在树的生长同时就进行了剪枝,因而效率高;但是它可能剪去了某些有用但还没有生成的节点。
后剪枝算法是当决策树的生长过程完成后再进行剪枝。
它分为需要单独剪枝集和不需要单独剪枝集两种情况。
后剪枝有一些优点,例如,当单个的两个属性似乎没什么用处,但当结合在一起时却有强大的预测能力,即一种结合效果,在两个属性值正确结合时是非常有用的,而单个属性则没有用。
大多数决策树构建者采用后剪枝的方法;前剪枝方法是否开发和实现得同后剪枝方法一样好还在讨论之中[3]。
113决策树算法决策树是被研究最多的数据挖掘方法之一,目前有很多种算法。
决策树的“分而治之”方法,是由澳大利亚悉尼大学的J1R1Quinlan开发和完善的。
1986年, J1R1Quinlan在机器学习杂志上发文介绍了I D3算法[4]。
增益率的使用是多年前用于I D3的许多进展之一,尽管有实际的结果,但它牺牲了一些精度。
C415算法[5]是机器学习中一个有影响的、广泛使用的算法,是I D3算法的改进,并继承了I D3的全部优点。
在归纳学习中,它代表着基于决策树的方法的里程碑。
1993年,Quinlan出版了专著《机器学习规划》,介绍了极其流行的决策树算法C415,并附有程序员用的源代码。
C415的新功能包括处理数值属性、缺值、噪音数据的方法和决策树的修剪及规则导出等。
近来的版本C510,以商业方式可以获得。
C510的决策树归纳同C415在本质上似乎是一样的,测试显示了一些区别,但是是可忽略的改进。
然而,它的规则产生大大地加速了,并使用了一种完全不同的技术[3]。
在I D3方法的基础上,后人又发展了各种决策树方法。
如C ART、CH AI D方法等等。
C ART,即分类与回归树方法,是由来自斯坦福大学和加利福尼亚大学伯克利分校的Leo Breiman,Jerome Fried man,Richard Olshen和Charles Stone四人于1984年在他们的著作《分类与回归树》中提出来的一种数据开发和预测算法,它的适用范围很广[4]。
CH AI D(Chisquare Automatic Interaction Detetor)方法,它在建立决策树的方法上与C ART方法相似,而在选择决策结点时各自遵循着不同的规第6期田苗苗:数据挖掘之决策树方法概述49 则[4]。
除此之外,目前已形成了多种决策树的扩展算法,具有代表性的算法有S LI Q、SPRI NT等等。
这两个方法都可以处理符号值和连续值,都采取了对数据集(存放在外存)中数据预先进行排序,并利用新的数据结构来帮助构造决策树。
S LI Q是一种快速可扩展的分类算法[1]。
S LI Q (Supervised Learning In Quest),即Quest上的有监督学习,使用了一些独特的技术在改进了学习的时间的同时没有降低精确度。
这些技术解决了对磁盘驻留大数据集的分类,S LI Q可以使用其它的决策树分类算法来处理数据,S LI Q的精确度与所使用的分类算法有相同的精确度,但S LI Q执行速度更快而且生成较小的树。
另外,S LI Q也不限制训练数据的数量及属性的数量。
因此,通过对其它分类方法处理不了的大数据集的分类,S LI Q实际上提高了分类精度。
S LI Q也使用了基于最小描述长度(MD L)原理的新的树修剪算法[1]。
该算法代价不高而且生成紧凑与精确的树。
这些技术的组合使S LI Q能够处理大规模的数据集,并能对具有大量的类、属性与样本的数据集分类。
SPRI NT是数据挖掘中一种可扩展的并行分类器,它完全不受内存的限制,而且处理速度很快,且可扩展[1]。
该算法在设计上兼顾了并行处理,允许多个处理器相互合作生成一致的模型。
所给出的并行算法同样显示了极好的可扩展性。
所有这些优点都使得该算法成为数据挖掘处理的理想工具。
S LI Q和SPRI NT方法都可以处理大规模的数据集,这些数据集无法一次全部放入内存,S LI Q由于需要使用驻留内存的数据结构而使它的实际应用受到限制;SPRI NT方法消除了所有对内存的要求。
但它所使用的Hash表与所处理的数据规模成正比,这就会导致当它使所处理数据集不断增大时,它的运行性能也会受到较大影响。
RainF orest也是一个基于决策树归纳的(商用)数据挖掘系统[5]。
RainF orest可根据当前可用内存的大小,自适应地安排决策树归纳算法的具体操作过程。
它保持一个AVC集合(属性2值,类别),用以描述每个属性的类别分布。
据报道RainF orest 的归纳速度要高于SPRI NT方法。
2 数据挖掘工具数据挖掘技术自问世以来,已形成了相应的知识体系和挖掘工具,各有特点,应根据具体应用场合的要求来选择相应的挖掘工具。
目前,国外比较有影响的实现决策树的数据挖掘系统有:(1)S AS公司的产品Enterprise Miner (E M),是由美国北卡罗纳大学研究所开发出来的软件包,是目前最好的统计软件之一;(2)I BM公司的产品Intelligent Miner for Data(I M),I BM公司无疑是世界上最强大的公司之一,其数据挖掘软件也是主流的产品之一;(3)SPSS公司的产品Clementine,同S AS一样,SPSS是目前广泛使用的统计软件,功能强大,其一大优势是大多数的操作可以由图形界面完成;(4)Ang osss S oftware公司的K nowledge SEEKER,其技术较成熟,提供了图形操作界面,易于操作。