基于决策树的分类方法研究
基于NDVI的决策树分类方法研究
基于NDVI的决策树分类方法研究严玉奎【摘要】20世纪80年代以来,随着城镇化进程的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化.及时准确地掌握土地利用状况有利于有关部门根据土地利用现状做出合理的规划和正确的决策,有利于促进经济和社会的协调发展.本文针对石河子垦区地物覆盖的特点,综合分析了不同覆盖类别区域的时序NDVI特性以及他们之间的差异性,选择最能反映土地覆盖情况和有效区分不同地类的两期TM影像,解算制作NDVI亮度图.利用均值滤波器对NDVI亮度图进行平滑处理,降低噪声.根据不同地物时序NDVI的差异选择适当的阈值进行决策树分类.精度评价结果表明该方法能够简单有效的区分不同覆盖类型的地类,特别是季节性变化差异较大的地区.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】6页(P85-89,84)【关键词】NDVI;均值滤波;决策树;分类【作者】严玉奎【作者单位】中材地质工程勘查研究院有限公司,北京100102【正文语种】中文【中图分类】P237土地资源是人类赖以生存和发展的物质基础。
随着科学技术的大幅度进步和经济水平快速提高，人类对土地的利用强度不断增强，导致了地表生物地球化学循环水温过程和景观动态的快速变化，土地利用成为当前人类活动对全球变化的重要影响因素。
土地覆盖变化及其时空规律研究已经成为当前全球变化研究的热点问题[1]。
遥感能够快速、准确地获取大范围地表变化信息，已经成为当前土地覆盖变化研究的主要手段。
NDVI( Normalized Difference Vegetation Index , 归一化植被指数)作为一个重要的遥感参数，能够敏感地反映出植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化，在一定程度上反映了像元所对应区域的土地覆盖类型的综合情况，因而在在土地覆盖遥感研究中植被系数常被用于土地覆盖的分类、描述植被生长状况、植被光合能力、叶面积指数 ( LAI) 、现存绿色生物量和植被生产力等。
基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究
０ 引 言
分类 是数 据挖 掘 的主要 任务 ， 中决 策树分 类是 其 分类 挖 掘 的常用 模 型 ， 经 典 的机 器 学 习算 法 之一 。 是 它 能够 通过训 练数 据 集 的学 习来 产 生 相 应 的决 策规 则树 ， 目前 已成功 地 应 用 于 Ｗｅ ｂ智 能 、 金融 分 析 、 天 文学和 分子生 物学 等领域 … 。Ｃ ． 策树 算法 更是 ４ ５决
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｄ３ Ｄｅ ｉｉ ｎ Ｔｒ ｅ Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｄ ｏ ａ Ｒｅ ｕｃ ｓ ａ ｃ ｎ Ｉ ｃ ｓｏ ｅ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｇ ｒｔ ｉ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｐ ｄ ｅ
ＱＡ ｎ－ｅ Ｉ Ｎ Ｗａｇｗ ｉ
计 ２１ ０ ２年第 ２期
文 章 编 号 ：０ ６２ ７ （０ ２ ０ － ２ －５ １０ － ５ ２ １ ）２０ ６０ ４ ０
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总第 １８ ９ 期
基 于 Ｍａ Ｒ ｄ ｃ ｐ ｅｕ ｅ的 Ｉ 来自决 策树 分 类 算法 研 究 Ｄ
钱 网伟
（ 同济 大 学 电子 与 信 息 工 程 学 院 ， 海 ２ １０ 上 ０ ８４）
摘要 ： 决策树 算法是 经典的分类挖掘 算法之一 ， 具有广泛的 实际应用价值 。经典的 １３决策树 算法是 内存 驻 留算 法， Ｄ 只 能处理 小数据集 ， 面对海量数 据集时显得 无能为力。为此 ， 经典 Ｉ ３决策树生成算法的可并行性进行 了深入 分析和 在 对 Ｄ
ｐ ｒ ｌ ｌａ ｄ ｄ ｓ ｂ ｔ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｆｒＩ ３ ｄ ｃｓｏ ｒ ｅｌａ ｎ ｎ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｄ ｍｏ ｓ ａ ｅｔ ｅａｇ ｒｔｍ ａ ｃ ｅ ｗ ｌ ａ ａｌ ｎ ｉｔ ｕ ｅ ｌｏ ｉ ｍ Ｄ ｅ ｉｉｎｔｅ ｒ ｉ ｇ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌ ｓ ｌ ｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｌｏ ｉ ｅ ｉ ｒ ｔ ｏ ｅ ｉ ｒ ｓ ｒ ｈ ｃ ｎ ｓ ａ ｅｌ ｌ ａ ｄ ｅ ｃｅ ｔ ｒ ｃ ｓ ａ ｇ —ｃ ｅ ｄ ｔ ｅ ｓｏ ｏ ｄ ｉ ｏ ｕ ｅ ｓ ｎ ｆ ｉ ｎｌ ｐ ｅ ｓ ｌｒ ｅ ｓ ａ ａａ ｔ ｎ ｃ ｍｍｏ ｔ ｃ ｍｐ ｔｒ ． ｉ ｙ ｏ ｌ ｓ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ａａ ｍｉｉ ｇ ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｅ Ｄ３；Ｍａ Ｒｅ ｕ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌｕ ｏ ｕｉ ；ｄ ｔ ｎ ｎ ；ｄ ｃｓｏ ｒ ；Ｉ ｎ ｅ ｐ ｄｃ
决策树分类方法在软件成本估算中的应用研究
清理 过 程 试 图填 充 缺 失 的值 ， 滑 噪 声 并 识 别 离 群 点 ， 纠 正 数 据 中 光 并 的不 一 致 。 一般 对 缺 失 值 的 处 理是 ： 略 元 组 、 工 填 写 缺 失值 、 用 忽 人 使 个 全 局 常 量 填 充 缺 失 值 、 用 属 性 的 均 值 填 充 缺 失 值 、 用 与给 定 使 使 元 组 属 同一 类 的所 有 样 本 的 属性 均 值 、使 用 最 可 能 的 值 填 充 缺Ｅ＆Ｔ Ｃ ＮＯ ＯＧ Ｎ Ｏ ＭＡ Ｉ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｌ ＹＩＦ Ｒ ＴＯＮ
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科技信Ｊ ＿ Ｌ
决策树分类方法在软件成本估算中的 应用研究
王 晓明 何 鸿君 尹俊 文 朱 安江 周 鹏 （ 中国人 民解放 军国 防科学 技术大 学计算 机学 院 湖 南 长 沙 ４０ ７ ） １ ０ ３
【 摘 要 】 件 成 本估 算是 软 件 工程 领 域 中的 一 个 重要 问题 。针 对 积 累 了 大量 的 软 件 项 目历 史数 据 ， 出一 种基 于 决策 树 的 软 件 成 本 估 算 软 提 方 法 。 对历 史数 据 进 行 预 处理 后 ， 过 建 立软 件 成 本 估 算 的 决 策树 分 类 模 型 ， 测 目标 属 性 的 值 。 后 ， 过软 件 项 目历 史 数 据验 证 该 软 件 成 在 通 预 最 通 本 估 算 方 法的 有 效 性 。 【 关键 词 】 件 成本 估 算 ； 类 ； 策树 ； ４５ 软 分 决 Ｃ．
知 识 ， 可 以利 用 它 们 对 新项 臼的成 本 （ 作量 ） 行 预 测 （ 算 ） 就 工 进 估 。 数据 分 类 呵Ｄ ｔ ｌｓｉｃｔ ｎ ａ Ｃａｓｉａｉ ）是 数据 挖 掘 中一 项 非 常 重 要 的任 ａ ｆ ｏ 务 。 分 类 是 指通 过 分 析 训 练 数 据 集 中 由属 性 描 述 的 数 据 元 组 。 立 一 建
基于决策树模型的客户分类研究
基于决策树模型的客户分类研究在现代商业领域，了解和分类客户是企业实现个性化营销的重要步骤。
为了更好地理解客户的需求和行为模式，决策树模型成为了一种常用的分类方法。
本文将探讨基于决策树模型的客户分类研究，分析其原理和实践应用。
1. 决策树模型的基本原理决策树模型是一种基于树状结构的分类模型。
其基本原理是通过对已知样本数据的划分与判断，来建立一个树状结构，用于预测新的未知样本所属的类别。
决策树模型的构建过程可以通过多种算法实现，例如ID3、C4.5和CART等。
2. 数据预处理在进行客户分类研究之前，我们需要对客户数据进行预处理。
首先，收集和清洗数据，包括消除异常值、缺失值和重复值。
然后，对数据进行特征选择和降维，以保留有效信息并减少冗余度。
最后，对数据进行标准化或归一化处理，以便于后续的建模分析。
3. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有预测能力的子集。
决策树模型可以通过计算信息增益、信息增益率或基尼指数等指标来评估特征的重要性。
选择合适的特征子集可以提高模型的准确性和可解释性。
4. 决策树的构建基于预处理后的数据和选择好的特征子集，我们可以开始构建决策树模型。
决策树模型的构建过程包括选择根节点和分支节点，以及定义节点间的条件判断。
通过对训练数据的划分和测试，可以递归地生成一个具有较高准确率的决策树模型。
5. 决策树剪枝决策树模型在构建过程中容易出现过拟合问题，即对训练数据过于敏感，导致在新的数据上的预测效果较差。
为了克服过拟合，我们可以通过剪枝方法对决策树进行修剪，简化模型结构，提高泛化能力。
6. 模型评估与调优在构建好决策树模型后，需要对其进行评估和调优。
可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型性能，如准确率、召回率和F1值等。
如果发现模型存在偏差或方差过大等问题，可以通过调整模型参数或改变特征选择策略来优化模型。
7. 实际应用案例基于决策树模型的客户分类研究在市场营销中有广泛的应用。
基于决策树的土地利用分类方法研究
ｏ ｃ ｒｅ ｃ ｔｉｅ ｒｍ ｈ ｒｔｐ ｉ ｃｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｈｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓ ｅｅ ｔｄ ｆｏ ｔｅ ｃ ａａ ｔｒｓｉ ａｕ ｓ ｃ ｕ ｒ ｎ ｅ Ｍａｒｃ ｓｆｏ ｔｅｆ ｓ ｒｎ ｉａ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ，ｔ ｎ ｔ ｒｓ ｏｄ Ｗａ ｓ ｌｃｅ ｒｍ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｖ ｅ ｉ ｌ ｈ ｉ ｃ ｌ
新 疆 农业科 学
２ ０ ，６ ２ ：３ ４ ４ ０ ９４ （ ）４ ０— ３
Ｘｎｉ ｇＡ ｒ ｕ ｕａ Ｓ ｉ ｃｓ ｉ ａ ｇｉ ｌ ｒ ｃ ｎ ｅ ｊｎ ｃｔ ｌ ｅ
基 于 决 策树 的土地 利 用 分类 方 法研 究
余 晶 蒋平安 高敏 华２ ， ，
（． １新疆农业大学草业与环境科学学院， 鸟鲁木 齐 ８０５ ； ． ３０ ２２ 新疆大学资源与环境科学学院， 鸟鲁木齐 ８０ ４ ） ３０６
ｃ ｍｐ ｎ ｎｓ ｗｅ ｅ ｅ ｔａ ｔｄ ｆｏ Ｓ ｔ ｍａ ｅ，ｔｘｕ ｅ ｉｆｒ ｔ ｎ ｗａ ｃ ｕ ｒｄ ｂ ａ ｓｏ ｓｎ ａ ｅ ｅ ｏ ｏ ｏ ｅ ｔ ｒ ｘｒ ｃｅ ｒｍ ｐ 一５ ｉ ｇ ｏ ｅ ｔｒ ｎｏｍａｉ ｓ ａ ｑ ｉ ｙ ｍｅ ｎ ｆｕ ｉｇ Ｇｒ ｙＩ ｖ ｌＣ ｏ ｅ ＿
Байду номын сангаас
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｎｄ Ｕｓ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｓ ｄ ｎ Ｄｅ ｉｉｎ ｅ ｅｈ ｄ ｔ ｄ ｆＬａ ｅ Ｃｌｓｉ ａ ｉｎ Ｂａ ｅ ｏ ｃｓｏ Ｔｒ ｅＭ ｔ ｏ ｉ
Ｙ ｉｇ ，Ｌ Ｇ Ｐｎ Ｕ Ｊ ‘Ｊ ｉｇ—ａ Ｇ ｎ—ｈ ｎ ｎ ， ＡＯ Ｍｉ ｕ
比较 ， 结果表明 ， 决策数分 类较最 大似然 法分 类的精度提高 了 ５ ６ ％ ， ａｐ ．６ Ｋ ｐａ系数提高了 ７ ８％ 。说明决策 ． ９ 树 分类 能够灵活、 有效运用纹理 等辅助信息 ， 更好地 区分光谱特 征相似 的 目标地物 ， 具有更高的准确性。
基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究
ＨＵＡ Ｙｅ， ＺＨＡＮＧ ｏ， ｕ Ｔａ ＸＩＨｏ －ｗｅ ， ＡＮＧ ｉＷ Ｙｕ－ｆ ｉ ＨＵＡＮＧ ｕ—ｌ ｅ， Ｘｉ ｉ
（ ｈｎ ｌｃ ｉ Ｐ ｗ ｒ ｅｅｒ ｓｔｔ， ｎｉｇ２ ００ ， ｈｎ ） Ｃ ｉａＥｅｔｃ ｏ ｅ ｓａｃ Ｉ ｔｕｅＮａｊ １０ ３ Ｃ ｉａ ｒ Ｒ ｈ ｎｉ ｎ
第２ ２卷 第 ６期 ２１ ０ ２
ＣＯＭＰ ＥＲ ＥＣＨＮＯＬ ＵＴ Ｔ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥ ＶＥＬＯＰ ＭＥＮ Ｔ
Ｖ０． Ｎｏ． １２２ ６
Ｊｎ ２ １ ｕｅ ０２
基 于 决 策树 的高 光 谱 遥 感 影像 分 类 方 法研 究
华 晔 ， 张 涛 ， 奚后 玮 ， 王玉 斐， 秀丽 黄
（ 国电力科 学研 究院 ， 苏 南京 ２００ ） 中 江 １０３
摘 要： 为了验证 将决 策树 算法用 于高 光谱遥 感影 像分 类 的可 行性 ， 出了 一种 二 叉决 策 树 自动 构 建算 法 用 于 高光 谱 遥 提
感影 像分类 。通 过对 高光谱 遥感影 像 进行现 场采 样 、 样本进 行统 计 和训练 ， 对 生成 了一棵 二叉 决 策树 ， 决 策树 中提 取 出 从 分类 规则 ， 高光谱 遥感 影像进 行分 类 。生 成 的决策 树 简单 明 了 ， 类 规 则 易 于理 解 ， 并对 分 分类 效 率 和精 度 都 比较 高 ， 现 实 了高光谱 遥感 影像从 数据 降维 、 样本选 择 、 本训 练 、 策树 生成 、 分类 的“ 样 决 影像 一体 化 ” “ 和 自动化 ” 。
Ｋｅ ｒ ｓ： ｉ ａ ｙ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅ； ｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｃａ ｓｆ ａ ｏ ｂ ｓ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ； ｕｏ ｙ ｗｏ ｄ ｂ ｎ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔｅ ｈ ｐ ｒｐ ｃｒ ｌｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｉ ａ ｅ； ｌ ｉ ｃ ｔ ｎ； ｅ ｔ ｈ ｅ ｈ ｌ ａ ｔ ｍａ ｃ ｂ ｉ ｉ ｇ ｓ ｉ ｉ ｉ ｔ ｕｌ ｎ ｄ
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据被认为是新的石油，而数据挖掘和机器学习则是挖掘数据价值的利器。
决策树分类算法作为一种常用的机器学习算法，因其简单易懂、易于实现等特点，在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面，对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
一、决策树分类算法的理论基础1.1 决策树的定义与构造决策树是一种监督学习算法，主要用于分类问题。
它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而构建出一个决策树。
决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果，最后每个叶节点代表一个类别。
1.2 决策树的优点与缺点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释：决策树的结构清晰，可以通过查看决策树来直观地了解数据的分布特点和分类规律。
(2)易于实现和调整：决策树的算法实现相对简单，可以通过调整参数来优化决策树的性能。
(3)适用于大规模数据：决策树可以处理大量的数据，只要内存允许，就可以构建出非常庞大的决策树。
决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合：当训练数据集中的特征数量较多时，决策树可能会过度关注训练数据中的噪声，导致对新数据的泛化能力较差。
(2)不适用于高维数据：当数据集的维度较高时，决策树的性能可能会下降。
(3)需要预先设定特征属性的选择策略：如何选择最佳的特征属性进行分裂是一个复杂的问题，需要根据实际情况进行调整。
二、决策树分类算法在电力营销中的应用2.1 电力需求预测电力需求预测是电力营销的重要环节。
通过对历史用电数据的分析，可以预测未来一段时间内的用电量。
决策树分类算法可以用于构建电力需求预测模型，通过对不同特征属性的综合考虑，实现对用电量的准确预测。
2.2 负荷预测负荷预测是指对未来一段时间内电网负荷的预测。
负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力系统的运行效率。
Java实现基于决策树的分类算法案例研究
Java实现基于决策树的分类算法案例研究决策树是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测。
本文将介绍如何使用Java编程语言来实现基于决策树的分类算法，并给出一个案例研究。
首先，我们需要了解什么是决策树。
决策树是一种树形结构，每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点表示一个类标签。
决策树通过对属性的测试来对实例进行分类，并根据测试结果沿着相应的分支向下遍历，直到到达叶节点并输出该节点的类标签。
在Java中，我们可以使用多种开源库来实现决策树算法，例如Weka、Spark MLib等。
这些库提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练决策树模型，并进行分类和预测。
下面，我们将以一个简单的案例研究来演示如何使用Java实现基于决策树的分类算法。
假设我们有一组数据，表示一些人的性别、年龄和收入情况，并且已经标注了每个人的职业。
我们的目标是构建一个决策树模型，能够根据性别、年龄和收入预测一个人的职业。
首先，我们需要准备数据集。
可以使用数组或者从外部文件中读取数据。
假设我们有如下数据集：```性别年龄收入职业男青年高是男中年中是男中年低否...```然后，我们需要对数据进行预处理。
通常情况下，数据集中的属性值都是字符串类型的，需要将其转换为数值型的。
我们可以使用编码（encoding）或者独热编码（one-hot encoding）等技术来实现。
如果数据集中存在缺失值，我们还需要进行缺失值处理，可以使用均值、中位数或者众数来填充缺失值。
接下来，我们可以使用Java中的决策树算法库来构建和训练决策树模型。
这里我们以Weka库为例来介绍。
首先，我们需要导入Weka库的相关类和函数：```javaimport weka.core.Instances;import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;import weka.classifiers.trees.J48;import weka.classifiers.Classifier;import java.util.Random;```然后，我们可以读取数据集，并将其转换为Weka库的数据格式： ```javaDataSource source = new DataSource("data.csv");Instances data = source.getDataSet();data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);```接下来，我们可以使用J48算法来构建决策树模型：```javaClassifier classifier = new J48();classifier.buildClassifier(data);```最后，我们可以使用决策树模型进行分类和预测：```javaInstances test = new Instances(data);test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);for (int i = 0; i < test.numInstances(); i++) {double predicted = classifier.classifyInstance(test.instance(i));System.out.println("预测结果：" + data.classAttribute().value((int) predicted));}```到此，我们已经成功地使用Java实现了基于决策树的分类算法。
基于决策树算法的高校教学质量评价研究
基于决策树算法的高校教学质量评价研究随着高等教育的普及和发展，高校教学质量评价成为重要的指标。
如何准确、客观、全面地评价高校教学质量，一直是教育界和学术界关注的焦点。
决策树算法作为一种常用的数据挖掘技术，具有易于理解和解释的优势，逐渐被应用于高校教学质量评价研究。
教学质量评价包含了多个维度和指标，如教师教学水平、学生学习成果、教育资源利用效率等。
针对这些指标，我们可以构建一颗决策树模型，以较低的计算成本和较高的准确率来评估高校的教学质量。
首先，我们需要选择合适的决策树算法，如ID3、C4.5、CART等。
然后，我们根据已有的教学质量数据集，进行数据预处理和特征选择。
数据预处理包括数据清洗和数据变换，以保证数据的质量和一致性；特征选择则是从众多的指标中，筛选出对教学质量评价有较大影响的指标。
数据预处理和特征选择的目的是为了提高决策树模型的准确率和稳定性。
接下来，我们需要构建决策树模型。
决策树是一种树状结构，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶子节点表示一个决策结果或类别。
通过不断划分特征空间，决策树可以对新数据进行分类或预测。
在构建决策树的过程中，我们需要确定划分节点的度量指标，如信息增益、信息增益比、基尼指数等。
度量指标的选择直接影响了决策树模型的准确度和复杂度。
决策树构建完成后，我们需要对模型进行评估和优化。
评估模型的准确度可以使用交叉验证、混淆矩阵、精确率和召回率等指标来衡量。
在评估的基础上，我们可以对决策树模型进行剪枝等优化操作，以提高模型的泛化能力和抗噪能力。
总结起来，是一项复杂而重要的工作。
通过选择合适的决策树算法、进行数据预处理和特征选择、构建决策树模型、评估和优化模型，我们可以实现对高校教学质量的准确、客观、全面的评价。
这对于高校提高教学质量、优化教育资源配置、提升人才培养质量具有重要的指导意义。
然而，决策树算法也存在一些局限性，如容易产生过拟合问题。
因此，未来的研究可以进一步探索其他机器学习算法的应用，以更好地解决高校教学质量评价问题综上所述，决策树算法是一种有效的方法用于高校教学质量评价。
决策树毕业论文
决策树毕业论文决策树毕业论文毕业论文是每个大学生在完成学业之前必须面对的一道难题。
在这个论文中，学生需要选择一个合适的主题，并进行深入研究和分析。
在这篇文章中，我将探讨一个可能的主题：决策树。
决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵树形结构来对数据进行分类或预测。
这个算法的核心思想是将数据集分割成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。
决策树的优势在于它的可解释性和适应性，它可以处理各种类型的数据，并且能够处理大规模的数据集。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在不同领域的应用。
首先，我将探索决策树在医疗领域的应用。
医疗数据通常包含大量的特征和复杂的关联关系。
通过构建决策树模型，我们可以根据患者的症状和疾病历史来预测患者是否患有某种疾病。
这对于医生来说是一个有用的工具，可以帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。
其次，我将研究决策树在金融领域的应用。
金融数据通常包含大量的时间序列数据和复杂的市场变化。
通过构建决策树模型，我们可以预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，决策树还可以用于信用评分和风险管理，帮助银行和金融机构识别潜在的风险客户。
另外，我还将研究决策树在社交媒体分析中的应用。
社交媒体平台上产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片和视频等。
通过构建决策树模型，我们可以对这些内容进行情感分析，了解用户的喜好和情绪状态。
这对于市场营销和品牌管理来说是一个有用的工具，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和反馈。
在我的毕业论文中，我将通过实验和案例研究来验证决策树算法在不同领域的应用效果。
我将使用公开可用的数据集，并使用不同的评估指标来评估模型的性能。
我还将与其他机器学习算法进行比较，以评估决策树算法的优势和劣势。
总结起来，决策树是一种强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在医疗、金融和社交媒体分析等领域的应用。
决策树算法在物流仓储中的研究与应用
【决策树算法在物流仓储中的研究与应用】近年来，随着物流行业的快速发展，物流仓储成为了整个物流供应链中不可或缺的一环。
而在物流仓储领域，决策是至关重要的一环。
而决策树算法，作为一种常见的机器学习算法，在物流仓储中也有着广泛的研究和应用。
1. 决策树算法的基本原理决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它通过对数据集进行划分，最终生成一颗决策树，用于分类和预测。
其基本原理是通过对已有数据的学习，构建出一系列的决策规则，从而对新的数据进行分类或预测。
而在物流仓储中，决策树算法可以通过对不同的物流数据进行学习和分析，帮助仓储管理人员做出更加科学和准确的决策。
2. 决策树算法在物流仓储中的应用在物流仓储中，决策树算法可以被广泛应用于以下几个方面：2.1 库存分析与优化通过对历史销售数据、季节性变化、市场需求等因素进行学习和分析，决策树算法可以帮助仓储管理人员进行库存分析与优化，从而实现库存的科学管理和准确预测。
2.2 订单处理与分配通过对订单量、订单类型、地理位置、配送时效等因素进行学习和分析，决策树算法可以帮助仓储管理人员进行订单处理与分配，实现订单的合理分配和高效处理。
2.3 货物存放与布局规划通过对货物属性、存放需求、货架布局等因素进行学习和分析，决策树算法可以帮助仓储管理人员进行货物存放与布局规划，实现仓库空间的最大化利用和货物存放的合理规划。
3. 决策树算法在物流仓储中的研究当前，越来越多的研究者开始关注决策树算法在物流仓储中的应用和研究。
他们希望通过对决策树算法的深入研究，进一步提高物流仓储的管理效率和准确性。
3.1 数据挖掘与决策树算法一些研究者通过对物流仓储中大量的数据进行挖掘和分析，利用决策树算法挖掘出隐藏在数据中的规律和信息，从而帮助仓储管理人员做出更加科学和有效的决策。
3.2 决策树算法与智能仓储系统另一些研究者将决策树算法应用于智能仓储系统中，通过对仓储数据的学习和分析，实现对仓储系统的智能化管理和优化，提高仓储效率和准确性。
基于数据集决策树分类器研究
在 建树 阶段 ，某一 节 点 的计算 量主 要 为数据 集上 统 计信 息的 获 取 、分割 标准 的确 定 以及 对分 割后 数 据 的标示 。其 中 ，数据 集 上属 性 一 类别 表 阵列 的构 建是 算法 运行 的基 础 ， 也是影 响算 法运 行 效率 的主要 部分 。 测试 结 果说 明 ，一 次扫 描与 多次 扫描 的运 行 时间相 比，前者 效果 明显优 于后 者 。其 次 ， 由于 改进 算法 可 以实 现如 文献 Ⅲ中介 绍 的在节 点分 割 时生成 子 节 点的属 性一 别 表组 ， 以有 效地 减少 类 所 了对 外存 的访 问 。
一
数据 记录数 。
为 Ｄ节点的子节点。然后递归地对各个节点进行分割，直至分割
终止。
实现决策树算法的主要过程有两个 ：一是所需统计信息的计 算 ，二 是按照 设定 的分割 规则 对数 据集 进行 分割 。 即代 之 于数据 的 重 新 组 合 ， 另 外 设 置 标 识 信 息 对 数 据 的划 分 加 以标 记 。 以 数 据集 的相应 统计 信息 即可 ，据此提 出 了 Ａ Ｃ二维表 。如 图 ｉ Ｖ 所 Ｓ Ｉ 、 Ｐ ＩＴ ＬＱ Ｓ ＲＮ 为代表 ， 多算法 的 改进都 是基于 这 两个过 程进 示。该思路的关键在于，对节点的每一属性分别建立相应的 ＡＣ 许 ｒ 行 的。 表— — 即为 Ａ Ｃｇ ｏｐ后 ，求解 该节点 的分 割标准 时只 需访 问其 Ｖ－ｒ ｕ 二、决策树构建算法分析 对应 的 Ａ Ｃｇｏ ｐ Ｖ —ｒ ｕ ，而不 必再访 问数据 集 。 ＳＩ ＬＱ和 Ｓ ＲＮ Ｐ ＩＴ的改 进是 引入 了属性 表 、类 别 分布表 。其 基 ＼ ｈ“ ｃＢｓ ｃａｓ １ｓｌ １ｓ２ ｅ８ｓ １ｓＫ ａ ｔ ｔｒ ｉ ＼ 本 思路如 下 ： Ｂ ｔ ｌ［ 。 ］ ｔ ｒ ８ ｉ １ （ ）初始 设置 时 ，为每个 属性 建立 一个 属性表 一 属性表 的一条记 录对应 数据 集 中 的一条记 录 。属性 表 由三部 ａ ｔ ｖ ｌ［ ， 】 ｔ ｒ ａ ｉ ２ 分 构成 ： 据记 录号 ，相应 的属性 值和 记录类 别 。 于连 续属 性 ， 数 对 属性表 预先 按属性 值 的给定 顺序 进行 排序 。 （ ）节 点分 割标准 的求 解 二 将决策树 中除叶节 点外 的任意 节点称作 内部节 点。 建树 阶段包 ａ ｔ ｖ １ ｊｍ ｔｒ ａ ［，］ 含三个 主要步骤 ：首先 ，对每 一个 内部 节点 ， 取每个 属性所对应 读 图 １ Ａｃ ｖ 二维 表
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，人工智能在各个领域都取得了显著的成果。
在这个过程中，决策树分类算法作为一种非常实用的机器学习方法，也在电力行业得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
我们来了解一下决策树分类算法的基本原理。
决策树是一种树形结构的模型，它通过一系列的判断和选择，将数据集划分为不同的子集。
在构建决策树时，我们需要选择一个特征作为划分依据，然后根据这个特征的不同取值，将数据集进一步划分。
这样，经过多次划分后，我们就可以得到一个具有多个叶子节点的决策树。
在训练过程中，决策树会根据已知的标签对每个样本进行分类，从而找到最优的划分方式。
在预测新样本的标签时，我们可以通过遍历决策树的叶子节点，根据预先设定的规则进行判断，从而得到预测结果。
接下来，我们将从理论和实践两个方面对决策树分类算法进行深入研究。
一、理论方面1.1 决策树的优点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释。
决策树的结构直观，可以清晰地展示数据的分布情况和分类规律。
(2)适用于多种类型的数据。
决策树不仅可以处理离散型数据，还可以处理连续型数据，甚至可以处理非线性关系的数据。
(3)容易实现和优化。
决策树的算法相对简单，容易实现和优化。
1.2 决策树的缺点决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合。
当数据集中的特征数量较多或者噪声较大时，决策树可能会过度关注某些特征，导致过拟合现象的发生。
(2)不适用于高维数据。
随着数据维度的增加，决策树的学习效果会逐渐降低。
(3)对缺失值敏感。
如果数据集中存在缺失值，决策树可能无法正常进行分类。
1.3 决策树的剪枝策略为了克服决策树的缺点，我们可以采用一些剪枝策略来优化决策树的结构。
常见的剪枝策略有：预剪枝、后剪枝和混合剪枝。
预剪枝是在构建决策树的过程中就提前停止分裂过程；后剪枝是在生成完整的决策树后，根据某些评价指标来选择性地删除部分叶子节点；混合剪枝则是将预剪枝和后剪枝相结合，以达到更好的优化效果。
基于决策树和模糊逻辑的玉米颗粒分类研究
每个声 音信 号提取 １ ２ ７ ４个 特征 数 据 ， 采 用 主成 分
分 析方法 降维 ， 然后利 用多 层前馈 神经 网络分类 不
同种 类 的 开 心 果 ， 正 确 识 别率 达 ９ ７ ． ５ ； ２ ０ １ ０年 ，
Ｅ ｂ ｒ ａ ｈ ｉ ｍｉ 等ｌ ９ 采用数据挖 掘中的决策树 （ Ｄ Ｔ） 与 模 糊推理 系统 （ Ｆ Ｉ Ｓ ） 相结 合 的方法分 类 ４种类 型 的 杏 仁， 其 分 类 准 确率 达 到 ８ ４ ． １ ６ ； ２ Ｏ １ １年 ， Ｏｍｉ ｄ ［ １ 叩利用 决 策 树 和 模 糊 逻 辑 开 发 了分 类 开心 果 的专 家系统 ， 分 类 准 确率 达 ９ ５ 以上 ； ２ Ｏ １ ２年 ， Ｋ ｈ ａ ｌ ｉ ｆ ａ等ｌ ＿ 】 ｕ 开 发 了结 合碰 撞 声 信 号 、 主成 分 分 析
率接 近 ９ ７ ， 之后 在 ２ ０ ０ ７年 Ｐ ｅ ａ ｒ ｓ ｏ ｎ Ｌ ３ 成 功 的 将 此方 法 应 用 到 小 麦 颗 粒 的 品级 检 测 中 ； ２ ０ ０ ４年 ，
Ｃ ｅ ｔ ｉ ｎ等 采用 主成分 分析方 法 对开心 果碰撞 声 信 号进 行 处理 ， 分别计算 梅 尔倒谱 主成分 分析 后得 到 的特征值 和声 信号振 幅值 主成分 分析后 的特 征值 ， 并 将其 线性组 合 ， 识 别 开 口和未 开 口开心果 的准 确 率分别高达 ９ ８ ． ６ 和 ９ ９ ． ３ ； ２ ０ ０ ５年 ， 杨红卫¨ ６ 采用 噪声消 除算法 和 同态盲反 卷积算 法 ， 分别进 行 整体样 品 品种识 别和单 颗小麦 品质 分析 ， 对实验 所 用 １ Ｏ种小 麦样 品的正 确识别 率达 １ ０ ０ ； ２ ０ ０ ６年 ， （ ） ｎ ａ ｒ ａ ｎ等 采 用 时频 分 析 方 法 ， 分 别 提 取 榛 子 碰 撞 声 信号 的时域 和频域 特征 ， 并利用 支持 向量机 进 行分 类 ， 在从 发 育完好 的榛 子 中筛 选 出未 充分 发育
基于加权决策树的蛋白质序列分类算法研究
２１ 年第 ５ ０２ 期
计 算 机 与 数 字工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｇｎ ｅｉ ａ ｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ５ １４ ．
基 于 加 权 决 策 树 的 蛋 白质 序 列 分 类 算 法 研 究
张 毅 梅 挺
ｑ ｎ ｅ ｏ ｔ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ａ ｈ ｇｈ ｒｃ ａ ｓｆｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｘｅ ｕ ｉ ｎ ｓ ｅ ． ｕｅ ｃ ｓ ｓ ｒ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｈａ ｉ ｅ ｌ ｓ ｉｉａ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｅ ｃ ｔ ｐｅ ｄ ｎ ｏ ｏ
个 蛋 白质 序 列 的特 征 分 子 段 是 通 过 对 该 蛋 白质 序 列 进 行 循
∑ （ ∑ Ｉ ｌｌ（Ｃｌ∑ ｌ Ｉ １ ｌ ）・ｇ ｌ／ ） ／ Ｔ Ｇ Ｃ ｏ ｛
式 中 （ ＜ ｉ ｍ） １ ＜ － － 。
４ ）蛋 白质序列决策树转移度ｌ ： ＿ ９ ］
ｏ ｉｈ ｉｇｄ ｃｓ ｎｔｅ ｎ ｈ ａｃｌｔ ｇｍｅｈ ｄｆｒｉ ｊｒｐ ｒｍｅｅｓ ｆ ｇ ｔ ｅｉｉ ｅａ ｄｔｅｃｌ ａｉ ｔｏ ｏ ｓ ｏ ａａ ｔｒ．Ｍｏｅ ｖｒ ｈ ｅｉｏ ｒｅｈ ｓｂｅ ｒｖｄａｃｒｉｇｔ ｗｅ ｎ ｏ ｒ ｕ ｎ ｔ ｍａ ｒｏ ｅ，ｔｅｄ ｃ ｉｎｔｅ ａ ｅｎｉ ｏ ｅ ｃｏｄｎ ｏ ｓ ｍｐ
Ｈ（ Ａ）一一 Ｐ（ ）・ｌｇ Ａ Ａ ｏ Ｐ（ ）
ｔ
＝ 一
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ｔ
过构造决 策树来 实现蛋 白质序列的分类 ， 因此 ， 避免 了对蛋 白质序列进行模式匹配 的操作 ， 但是 为 了能够保 留蛋 白质 序列之间排列顺序的差异 ， 文提 出 了将 蛋 白质 序列 的特 本 征分子段作为描述各个蛋 白质 序列特 征属 性 的参 数 ， 而每
基于决策树算法的小儿肺炎临床辨证分类模型研究
基于决策树算法的小儿肺炎临床辨证分类模型研究【摘要】科学技术的不断发展，在一定程度上促进了信息技术蓬勃发展，并且使得医药信息系统和数字式的医疗设备等被广泛应用于医疗卫生机构。
伴随着计算机辅助技术的不断普及，医学中常常应用分类模型中的决策树算法来辅助诊断与治疗。
本文主要分析小儿肺炎临床辨证中决策树算法的应用和构建，并研究小儿肺炎临床辨证中该模型的准确程度。
【关键词】决策树算法；小儿肺炎；辨证；分类模型文章编号：1004-7484（2013）-10-5459-02医学领域范围内信息系统技术的不断完善，患者的电子病历数量越来越多，为方便医院的管理和工作的开展，大规模数据分类及预测的数据挖掘技术成为诊断和治疗非常有价值的研究。
选择合适的算法决定着构建的分类模型的合理、科学和有效，并且诊断的准确性较高。
1 决策树算法的概念决策树（decision tree）是一种比较简单且适用面比较广的算法，决策树算法逼近离散的函数值，是分类方法中比较典型的一种算法。
该理论的提出是在二十世纪六十年代，处理数据后利用归纳的算法生成可用的规则以及决策树，并分析生成的新数据。
决策树算法的计算量较小，其过程实质上是采用一系列的规则将数据分类[1]。
2 小儿肺炎的概况分析小儿肺炎是呼吸道疾病之一，在临床中较为常见，若不及时治疗，或治疗的不彻底，会导致很多并发症的发生且会影响到孩子的发育。
据调查显示，全球5岁以下婴幼儿因小儿肺炎死亡的占1/3-1/4，因此及时的诊断并预测小儿肺炎对于降低死亡率非常重要[2]。
3 决策树算法在小儿肺炎临床辨证分类模型中的应用决策树算法主要是利用信心增益找出信息量最大的可以分类的字段，并对其进行推理，使其能够成为可行、有用的分类规则。
3.1 数据的采集本文所有数据的采集均为本院儿科临床中的病例，选取儿科300例被确诊为小儿肺炎的患儿，将其作为研究对象，且每个病例均包括29个数据项目，包括食指内侧桡侧浅静脉显露的部位以及显露的程度、流畅与否、色泽的特点、患儿体温、咳嗽特点、鼻咽部的症状、舌象、消化道的症状、三凹征、睡眠的情况、气促存在与否、面部的色泽、听诊的结果、大小便的特点以及变症等方面的数据。
一个医学数据集上的决策树分类研究
易感 染 ＨＰ 病毒 。 Ｖ 避免容 易导 致感染 ＨＰ 病毒 的 日 Ｖ 常生 活行 为 因素 ， 立起健 康 的生活行 为 方式 ， 树 对预 防
感染 ＨＰ Ｖ病 毒有 一定 的意义 。
参 考文献 ：
＊ 收 稿 日期 ：０ １１—７ 修 回 日期 ：０ ２０ —８ ２ １— ２０ ， ２ １ —２２
＊ ＊ 喻为 民 ． ，９８年 生 ， 师 ， 士 研究 生 ， 究 方 向 ： 据 挖 掘 。 男 １６ 讲 硕 研 数
一
个 医学 数 据 集 上 的决 策树 分 类 研 究
３ 实 验 环境 、 数据 采 集及 数据 集 描述
ｗｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ａ ａ ｂ ． ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｎ ｔｒ ｆＳ ａ ｘ ｅ ｖ ｃ ｌ ａ ｃ ｒｍ ｅ ｉａ ａ ａｓ ｔ ｒ ｍ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅｄ ｔ ｙ Ｃ４ ５ｄ ｃｓｏ ｒ ｅ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｍｓ ｏ ｈ ｎ ｉ ｒ ｉａ ｎ ｅ ｄ ｃ ｌ ｔ ｅ ｏ ｉ ｃ ｃ ｄ ｆ Ｃｈ ｎ ａ ｃ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔｏ ｎ ｏ ｔ ｏ ａ ａ ａ ｅ ｔ ｒ ｕ ｈ Ｗ ｅ ａ，ａ ｄ ｔ ｎ ｎ ｌ ｔｏ ｍ ， ｅ ｘ ｒ ｃ ｏ ｅ ｉ ａ ｃ ｎ ｅ ｒ ｖ ｎ ｉ ｎ ａ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｄ ｔ ｂ ｓ ｈ ｏ ｇ ｋ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｐ ａ ｆ ｒ Ｔｈ ｎ ｗｅ ｅ ｔ ａ ｔ ｓ ｍ ｍ ｏ ｅ ｍｅ ｎ ｎ ｆ ｌｒ ｌｓ ｆ ｏ ｔ ｅ ｄ ｃｓｏ ｒ ｅ ａ ｄ ｆｎ ｕ ｏ ａ ｔ ｒ ｈ ｔａ ｅ ｅ ｓ ｏ ｃ ｕ ｅ ＨＰ ｉ ｆ ｃ ｉ ｎ ｒ ａ ｉ ｇ ｕ ｕ ｅ ｒ ｍ ｈ ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｉ ｄ ｏ ｔｓ ｍｅ ｆ ｃ ｏ ｓ ｔ ａ ｒ ａ ｙ ｔ ａ ｓ Ｖ ｎ ｅ ｔｏ ．
基于决策树的医疗诊断辅助系统研究
基于决策树的医疗诊断辅助系统研究随着医疗技术的不断发展，医学领域的诊断工作也越来越复杂和精细。
传统的诊断方法主要依赖于医生的专业判断和丰富经验，但是这种直觉性的判断容易受到医生的个人因素和知识水平的影响，从而导致诊断结果的错误率较高。
针对这个问题，人工智能技术开始在医学领域发挥作用，其中基于决策树的医疗诊断辅助系统成为了研究的热点之一。
一、决策树的基本概念首先，我们来了解一下决策树的基本概念。
决策树是一种基于树结构的分类算法，它将数据集按照特定的属性进行划分，并在每个分支上进行递归处理，最终形成一个树形的分类模型。
决策树主要包含以下两个要素：节点和分支。
其中，节点分为内部节点和叶子节点，内部节点保存了对输入数据进行划分的决策规则，叶子节点则对应了一个具体的分类结果。
分支表示不同的分支路径，每个分支路径对应了一个不同的属性取值以及一个相应的子树。
通过不断递归划分，最终就可以得到一个树形的决策模型。
二、基于决策树的医疗诊断辅助系统基于决策树的医疗诊断辅助系统是一种利用决策树算法来辅助医生进行诊断的技术，它通过自动分析和判断患者的病情，来提供一些诊断建议和治疗方案，从而帮助医生做出更准确、更科学的诊断决策。
在这个系统中，首先需要对患者的病情进行数据采集和处理，包括病历记录、化验结果、影像学检查等。
然后，系统会根据这些数据构建决策树模型，从而实现对患者进行分类和诊断。
具体来说，建立决策树模型需要确定以下三个方面的内容：属性选择、决策树构建和决策树修剪。
属性选择是指选择哪些属性作为划分依据，决策树构建是指在数据集中依照特定的属性进行递归划分，决策树修剪是指对已经构建的决策树进行剪枝，以提高模型的泛化能力和抗噪声性。
三、基于决策树的医疗诊断辅助系统的优点与传统的医疗诊断方法相比，基于决策树的医疗诊断辅助系统具有以下优点：1. 提高了诊断准确度。
由于决策树系统采用了自动化分析和判断，它可以克服单个医生所存在的主观判断、专业知识差异等不确定性影响，从而能够大大提高诊断的准确度和精度。
基于GA和KNN的SVM决策树分类方法研究
ｃｔｏ ｏ ｈ ｉｉｉｌ ｏ ｓ ｎ ａｉｎ ｆ ｒｔ ｅｄｖｓｂｅ ｎ ｄｅ ，ａ ｄ ＳＶＭ ｏ ｂｎ ｄ ｗｉｈ ＫＮＮ ｒ ｓｄ ｔ ｌｓ ｉ ｈ ａｌ ｌ ｏ ｅ ． Ｆｉａｌ ｔ ｕｔ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｉ — ｃ ｍ ｉｅ ｔ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｃａ ｓｆ ｔｅ ｆ ｌｂｅ ｎ ｄ ｓ ｙ ｉ ｎｌ ｙ， ｈｅｍ ｌｉ ｌｓｉｉａ ｉ ｓａ ｏ
ｃ ｉｖ ｄ ｂ ｈ ｈｅ ｅ ｙｔ ｅＳＶＭ ｅ ｉｉｎ ｔｅ． Ｅｘ ｒｍｅ ｔ ｌｒｓ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｒ ｐ ｓ ｄｍｅ ｈ ｄ ｃ ｕｄ ｅｆｃｉｅｙｉ ｒ ｖ ｈ ｌｓｉｉａｉｎ ｐ ｅ ｉｉｎ ｄ ｃｓｏ －ｒｅ ｐｅｉ ｎ ａ ｅ ｕｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｏ ｌ ｆｅ ｔｖ ｌ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｃａ ｓｆ ｔｏ ｒｃｓｏ ｃ ｉ ｏ ａ ｉｏ ｏｔａ ｔｏ ｌｃａ ｓｆｃｔｏ ｔ ｏ ｓ ｎｃ ｍｐ ｒｓ ｎ ｔ ｒｄｉｉｎａ ｌｓ ｉ ａｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ． ｉ Ｋｅ ｏ ｄ ｇ ｎｅｉ ｌｏ ｉｈ ，Ｋ ｅ ｒｓ ｅｇ ｂ ｒ ，ｓ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍａ ｈｉｅｄ ｃｓｏ －ｒｅ ｙＷ ｒｓ ｅ ｔｃａｇ ｒｔ ｍ ｎ ａ ｅｔｎ ｉｈ ｏ ｓ ｕｐ ｏ ｔｖ ｃｏ ｃ ｎ ｅ ｉｉｎ ｔｅ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ３ ａ ｓ Ｎｕ ｅ Ｏ１
总第 ２ ９ ６ 期
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ｇｔ ｎ ｉｅ ｒ ａ ｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ３ １４ ．
２１
２１ 年第 ３ ０２ 期
基 于 ＧＡ 和 ＫＮＮ 的 Ｓ Ｍ 决 策树 分 类 方 法 研 究 Ｖ
陈 东 莉
１ 引言
基于决策树分类算法的汽车保险理赔案件分析研究
基于决策树分类算法的汽车保险理赔案件分析研究作者：朱飞鸿来源：《中国科技博览》2018年第14期[摘要]随着汽车的普及，车险成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
利用Hadoop完全分布式平台和数据挖掘中的决策树分类算法对汽车保险理赔案件进行分析研究，为保险公司减少损失提高盈利做出了贡献，并对国内外关于汽车理赔的研究进行简要阐述[1]。
[关键词]决策树算法，保险理赔，数据挖掘，Hadooop中图分类号：TU686 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）14-0306-010 引言随着科技的飞速发展，网络生活中的信息和数据呈现爆炸式的增长，并呈现出一种信息过载的现象，使得在海量的信息中获取到真正有价值的信息变得越来越难。
数据挖掘的出现可以有效解决这一问题。
分类算法是数据挖掘算法中常见的一种，它可以有效的将具有不同特征的事物进行分类，为保险公司找出感兴趣的信息。
1 数据挖掘数据挖掘的定义：从技术角度来看看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[2]。
从商业角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识[2]。
2 分类算法分类算法主要包括k-最邻近、决策树、贝叶斯、神经网络和支持向量机等。
分类过程分为两个阶段：学习阶段与分类阶段。
决策树分类算法是从一组无次序、无规则的样本中推理出决策树表示形式的分类规则。
从根到叶子结点的一条路径就对应着一条合取规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则。
假设训练数据集是关系数据表S，共有n元组和m+1个属性，其中、、…、为描述属性或条件属性，C为类别属性。
类别属性C的不同取值个数即类别数为u，其值域为（，，…，），在S中类别属性C取值为（1≤i≤u）的元组个数为。
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南京师范大学硕士学位论文基于决策树的分类方法研究姓名：戴南申请学位级别：硕士专业：计算数学（计算机应用方向）指导教师：朱玉龙2003.5.1摘要厂｛数掘挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取具有潜在应用价值的知识或模式。
模式按其作用可分为两类：描述型模式和预测型模式。
分类模式是一种重要的预测型模式。
挖掘分娄模式的方法有多种，如决策树方法、贝叶斯网络、遗传算法、基于关联的分类方法、羊Ｈ糙集和ｋ一最临近方、／法等等。
，／驴Ｉ本文研究如何用决策树方法进行分类模式挖掘。
文中详细阐述了几种极具代表性的决策树算法：包括使用信息熵原理分割样本集的ＩＤ３算法；可以处理连续属性和属性值空缺样本的Ｃ４．５算法；依据ＧＩＮＩ系数寻找最佳分割并生成二叉决策树的ＣＡＲＴ算法；将树剪枝融入到建树过程中的ＰＵＢＬＩＣ算法：在决策树生成过程中加入人工智能和人为干预的基于人机交互的决策树生成方法；以及突破主存容量限制，具有良好的伸缩性和并行性的ＳＩ，ｌＱ和ＳＰＲＩＮＴ算法。
对这些算法的特点作了详细的分析和比较，指出了它们各自的优势和不足。
文中对分布式环境下的决策树分类方法进行了描述，提出了分布式ＩＤ３算法。
该算法在传统的ＩＤ３算法的基础上引进了新的数掘结构：属性按类别分稚表，使得算法具有可伸缩性和并行性。
最后着重介绍了作者独立完成的一个决策树分类器。
它使用的核心算法为可伸缩的ＩＤ３算法，分类器使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉｓｕａｌｃ＋＋６．０开发。
实验结果表明作者开发的分类器可以有效地生成决策树，建树时间随样本集个数呈线性增长，具有可伸缩性。
，，荡囊关键字：数据挖掘１分类规则，决策树，分布式数据挖掘ＡｂｓｔｒａｃｔＤａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｂａｓｅｓ，ｉｓｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｐａＲｅｍｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｖａｌｕａｂｌｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｍｐｌｉｃｉｔｌｙｓｔｏｒｅｄｉｎｌａｒｇｅｄａｔａｂａｓｅｓｏｒｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅｓ．ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓａｆｏｒｍｏｆｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｈａｔＣａｌｌｂｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｍｏｄｅｌｓｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｃｌａｓｓｅｓ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｄａｔａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｕｃｈａｓｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ，ＢａｙｅｓｉａｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＢａｙｅｓｉａｎｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ·ｂａｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｒｏｕｇｈｓｅｔｓ，ａｎｄｋ—ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｉｇｈｂｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ＇ｓｏｍｅｂａｓｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｉｎｄｕｃｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇＩＤ３，ｗｈｉｃｈｕｓｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇａｉｎｔｏｓｅｌｅｃｔａｓｐｌｉｔｔｉｎｇａｔｔｒｉｂｕｔｅｗｈｅｎｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇａｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔ；Ｃ４．５，ｗｈｉｃｈＣａｎｄｅａｌｗｉｔｈｎｕｍｅｒｉｃａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ；ＣＡＲＴ，ｗｈｉｃｈＢｓｅｓＧ］ＮＩｒｕｌｅｉｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｄｕｃｅｓａｂｉｎａｒｙｔｒｅｅ；ＰＵＢＬＩＣ，ｗｈｉｃｈｐｕｔｓｔｒｅｅｐｒｕｎｉｎｇｉｎｔｈｅｔｒｅｅｂｕｉｌｄｉｎｇｐｈａｓｅ；Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｐｕｔｓＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｈｕｍａｎ·ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ；ａｓｗｅｌｌａｓＳＬＩＱａｎｄＳＰＲＩＮＴｗｈｉｃｈａｒｅｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｃａｎｂｅｅａｓｉｌｙｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅｄ．Ａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅａｌｓｏｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒｉｎｄｕｃｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄａｎｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＩＤ３ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＵｓｉｎｇａｎｅｗｄａｔａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃａｌｌｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌｉｓｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｎｂｅｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅｄ．Ａｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｕｓｉｎｇａｓｃａｌａｂｌｅ１Ｄ３ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙＭｉｃｒｏｓｏＲＶｉｓｕａｌＣ＋＋６．０．Ｓｏｍｅａｃｔｕａｌｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔｈａｓｂｅｅｎｐｕｔｔｏｔｅｓｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃａｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｂｕｉｌｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓａｎｄｈａｓｇｏｏｄｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｌＩ南京师范大学２００３年硕士研究生毕业论文声明本人郑重声明：１、坚持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。
２、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果．３、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的．４、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果．５、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意．作者签名：煎堑日期：鲨２：生：１２第一章绪论１．１课题的来源、研究背景及意义本课题来源于江苏省教育厅自然科学基金项目。
（项目号为２００１ＳＸＸＴＳＪＢｌ２）。
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的推广应用，存储在数据库中的数据量急剧增大，大量数据背后必定蕴藏着许多信息，如何从数据库中抽取出有用信息逐渐成为商业界普遍关心的问题。
数据挖掘的概念为解决这一问题而提出并在近年来引起学术界的广泛关注，成为学术研究的热点。
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的知识或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘的任务是从大量的数据中发现模式或知识。
模式按其作用可分为两类：一类称为描述型模式，它是对数据中存在的规律作出描述。
如泛化模式、聚类模式、关联模式及时间序列模式。
另一类是预测型模式，它依据从已有数据获得的知识对未知数据的某些性质进行预测。
包括分类模式和回归模式。
其中，分类模式是一种重要的预测型模式。
挖掘分类模式在实际生活中有着重要的实用价值。
例如，某信用卡公司的数据库中保存着所有持卡人的记录，公司根据信誉程度，已将持卡人记录分成三类：良好、一般、较差，并且已将这三种类别标记赋给了数据库中的各个记录。
挖掘分类模式就是分析该数据库的记录数据，提取出客户属性和客户所属类别的关系，形成分类规则。
如通过分类挖掘产生了这样三条规则：规则１：“年收入在５万元以上，年龄在４０～５０岁之间的客户信誉良好”，规则２：“年龄在３０－－－４０岁之间，年收入在３～５万元的客户信誉一般”，规则３：“年龄在３０岁以下，年收入不足３万元的客户信誉较差”。
根据分类规则ｌ，公司可以对年龄在４０～５０岁之间，年收入在５万元以上的新客户作出信誉良好的预测，从而接受他们的申请服务请求。
公司也可以根据分类规则３拒绝对信誉预测值较差的新客户提供服务。
由此可见，对信用卡公司的数据库进行分类规则挖掘，提取出有用的分类规则，可以使公司有选择地提供服务，提高了公司的运营效率。
抽象地说，挖掘分类模式的步骤如下：首先，要对待挖数据库进行预处理：包括整理数据库中的记录，去除～些不全的汜录和无关的属性，主要是确定一个类别属性并确保每一个记录的类别属性都已给出。
然后，从待挖数据集中抽取出一定数量的配录形成训练样本集。
对训练样本集运用～种或多种分类挖掘方法进行挖掘，最终输出某种形式的分类模式。
分类模式的形式有决策树，数学公式，分类规则等。
用于挖掘分类模式的方法有很多，如决策树方法，贝叶斯网络，遗传算法，基于关联的分类方法，粗糙集，ｋ．最临近方法，等等。
其中决策树方法以其易被人理解、需要信息煎少、效率及准确率较高等优点占据着重要地位。
决策树方法自产生至今，先后涌现出多种算法，包括ＩＤ３，Ｃ４．５，ＣＡＲＴ，ＳＬＩＱ，ＳＰＲＩＮＴ，ＰＵＢＬＩＣ，基于人机交互的方法等。
他们的共同特点是对训练样本集进行挖掘后都会生成一棵形如二叉树或多叉树的决策树。
树的叶子节点代表某一类别，非叶节点，包括根节点及内节点代表某个一般属性（非类别屈性）的一个测试，测试的一个结果形成非叶节点的一个分枝。
从根节点到叶子节点的一条路径形成一条分类规则。
一棵决策树能够很方便的转化为若干条分类规则。
人们可以依据分类规则直观地对未知类别的样本进行预测。
综上所述，分类模式挖掘技术作为数据挖掘的重要分支将对电信、银行、保险、零售、医疗等诸多行业提供决策支持，对未来商业和人们的生活也将产生深远的影响。
挖掘分类模式的算法有很多，其中，决策树算法因其卓越的优点在分类挖掘算法中占有重要地位。
本文作者选择分类挖掘方法作为研究课题，并着重研究了基于决策树的分类挖掘方法。
２南京师范大学２００３年硕士研究生毕业论文：ｊｉｌ＝十决策树的分类方｝去研究１．２论文的内容安排论文首先在第一章介绍了研究课题的来源、背景和意义。
接着在第二章介绍了决策树分类方法的主要概念，对几种具有代表性的决策树算法进行了较详细地阐述，并对各种算法的性能作了分析比较，指出了它们的优缺点。
在第三章，作者对分布式环境下的分类规则挖掘进行了探讨，介绍了主要概念和研究现状，提出了一种在主从分布式环境下的决策树分类算法：分稚式ＩＤ３算法，并对其性能作了分析。
作者依据ＩＤ３算法的基本原理，结合ＳＬＩＱ、ＳＰＲＩＮＴ算法的可伸缩特性，提出了一种可伸缩的ＩＤ３算法，以此算法为核心，作者独立开发了一个决策树分类器。
在论文的第四章给出了对这个分类器的功能介绍和性能分析。
在论文最后，作者对全文进行了总结并指出了进一步研究的方向。