基于决策树的分类
基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别
基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别电能质量扰动是指在电力系统中由于各种原因引起的电压、电流和频率等电能质量参数的异常波动或变化。
电能质量扰动对电力系统的正常运行和电气设备的安全性和可靠性都会产生一定的影响，因此电能质量扰动的分类和识别对于电力系统的稳定运行和电气设备的保护具有重要意义。
本文基于Hilbert黄变换（HHT）和决策树方法来对电能质量扰动进行分类和识别。
希尔伯特谱分析是一种通过使用希尔伯特变换来提取信号的时频特性的方法。
希尔伯特变换可以将时域信号转换为时频域信号，从而可以准确地分析信号的瞬态和非平稳特性。
EMD是一种非线性信号分解方法，它能将任意一个非线性和非平稳信号分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF表示信号的不同振动模态。
通过对IMF进行谱分析，可以获得信号的时频特性。
将HHT方法应用于电能质量扰动分类和识别，首先将电能质量扰动信号进行EMD分解，得到若干个IMF分量。
然后对每个IMF分量进行希尔伯特谱分析，得到各自的希尔伯特谱特征。
接下来介绍决策树方法，决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。
每个节点代表一个属性或特征，每条边代表一个属性的取值，而每个叶节点则表示一个类别。
在电能质量扰动分类和识别中，可以将从HHT得到的希尔伯特谱特征作为输入特征，将电能质量扰动的类型作为输出类别。
通过对已经标记好的训练样本进行学习，决策树可以自动地构建一个分类模型。
在识别阶段，将未知电能质量扰动信号的希尔伯特谱特征输入到决策树模型中，经过判断和分类，即可得到扰动信号的类型。
总结一下，本文提出了基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别方法。
通过HHT的希尔伯特谱分析和EMD分解，可以提取扰动信号的时频特性。
通过决策树方法，可以构建一个分类模型，实现对电能质量扰动的自动识别。
该方法能够有效地对电能质量扰动进行分类和识别，并为电力系统的故障检测和故障处理提供参考。
决策树分类的基本原理
决策树分类的基本原理决策树分类是一种常用的机器学习算法，它基于树状结构进行数据分类。
决策树的基本原理是将数据集根据属性特征划分为不同的子集，直到子集中的数据都属于同一类别或达到停止条件，然后将每个子集标记为相应的类别。
决策树分类的基本原理可以分为三个步骤：特征选择、树的构建和决策树的修剪。
首先，特征选择是决策树分类的关键步骤。
特征选择的目标是找到能够最好地将数据集划分为不同类别的属性特征。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
信息增益是利用信息熵的概念来度量属性对决策结果的影响程度，信息增益越大表示该属性越能够将数据集划分为不同类别。
信息增益比是在信息增益的基础上引入了属性值数量的影响，可以更准确地选择特征。
接下来，树的构建是利用选定的特征进行数据集划分的过程。
决策树的构建通常采用递归分裂的方法。
从根节点开始，根据特征选择的结果将数据集划分为不同的子集，每个子集对应一个分支节点。
然后对每个子集重复进行特征选择和划分，直到满足停止条件，即子集中的数据都属于同一类别或达到了预定的深度。
最后，将每个子集标记为相应的类别，得到决策树。
最后，决策树的修剪是为了减少过拟合而进行的优化操作。
修剪可以通过合并相邻的叶子节点、剪枝等方式实现。
修剪的目标是提高决策树的泛化能力，使其在未知数据上的表现更好。
修剪过程中需要采用一定的评估指标，例如交叉验证误差等，来选择合适的修剪点。
决策树分类的优点包括易于理解和解释、能够处理离散和连续数据、对异常值和缺失数据有较好的容忍度等。
然而，决策树分类也存在一些缺点，例如过拟合、不稳定性和高计算复杂度等。
为了减少过拟合的问题，可以通过剪枝等方法进行优化。
总结来说，决策树分类的基本原理是通过特征选择和特征划分构建一棵树状结构，来实现数据的分类。
特征选择是决策树分类的核心步骤，通过选择具有更好划分能力的特征来构建决策树。
树的构建是利用选定的特征对数据集进行分裂，直到满足停止条件。
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。
决策树分类方法
决策树分类方法
决策树分类方法是一种基于树形结构进行分类的方法。
其思想是将数据按照特定的属性进行分割，使得每个子集的纯度增加，即同一子集中的类别相同。
该方法主要包括以下步骤：
1. 选择最佳属性作为根节点，将数据集按照该属性进行分割。
2. 对于每个子集，重复步骤1，选择最佳属性作为子节点，继续分割子集，直到满足终止条件。
3. 终止条件可以是所有实例属于同一类别，或者所有属性均已使用。
4. 对新数据进行分类时，按照决策树逐级分类，直至到达叶子节点。
优点：
1. 简单易懂，易于解释。
2. 可以处理非线性关系，不需要数据标准化。
3. 可以处理多分类问题。
4. 可以处理缺失值问题。
缺点：
1. 决策树容易过拟合，需要进行剪枝操作。
2. 对于多变量关系和缺失值处理能力不如其他模型。
3. 样本不平衡时，容易偏向于多数类别。
4. 对噪声和数据集中的错误敏感。
基于决策树的分类挖掘技术在学生资源管理中的应用
科技与应用
基于 决策树 的分类挖掘 技术 在学 生资源管理 中的应用
张 志 强
（ 顺德 职业 技 术学 院 计 算机 技术 系 ，广东 佛 山 ５ ８ ３ ） ２ ３ ３
摘 要 ：该 文提 出一种 基 于 决 策树 的 分 类 挖 掘 技 术 ．在 论 述 分 类 挖 掘 的基 础 上 分 析 决 策树 分 类 挖 掘 系统 的 建 立 思 想 、 步 骤 及 算 法 ，并 把 该 系统 应 用 到 优 化 学 生 资 源 管理 的 实验 中 ， 实
以很好 地解 决 这一 问题 ，为此 ，提 出一 种有 效 的决 策 树 分 类 挖 掘 系 统 ，能 较 直 观 地 反 映 所 描 述 问题 的本 质 特
（） 根 据 学 生 分 类 的 标 准 ，执 行 学 生 分 类 算 法 ， １ 并将 运 行结 果 存储 于数 据 仓库 中 ，使得 每 个现 有 的学 生
数据挖 掘 是知 识发 现 的一个 步骤 ，是从 大 量 的 、不
普通 生 。通 过分类 挖 掘 思想 ，把 学 生资 源管 理 数据 库 中 的数 据 进行 分类 挖 掘 、分析 ，找出 有潜 质 的学 生 ，结合
有效 的教 学 方法 ，尽可 能地 将之 转变 为优 秀 的学生 。
１２ 系 统 的 建 立 步 骤 ．
维普资讯
第 ５卷 第 ４期 ２ ０ 年 １ 月 ０７ ２
顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报 Ｊ ｕ ｎ ｌｏ Ｓ ｕ ｄ Ｐ ｌｔｃ ｎ ｃ ｏ ｒ ａ ｆ ｈ ｎ ｅ ｏｙｅ ｈ ｉ
４ Ｖｏ． Ｎ Ｏ． ５ Ｊ
Ｄｅ ｅ．
２ ７ ００
都具 有 一个 确定 的学 生类 别 ； （） 根 据 学 生 的背 景 数 据 和 学 生 分类 数 据 ，执 行 ２
基于决策树算法的数据分类与预测方法
基于决策树算法的数据分类与预测方法在现代社会中，数据成为了一种重要的资源。
无论是在企业领域还是在科学研究领域，数据都是必不可少的。
然而，数据的价值并不仅仅在于其数量的多少，更重要的是如何从数据中提取出有价值的信息。
数据分类与预测方法是实现这一目标的一种常用技术。
决策树算法是一种常用的数据分类与预测方法。
决策树算法是基于树形结构的分类器，可以通过对训练数据建立决策树模型，实现对新数据的分类和预测。
决策树模型是一个树形结构，它由一个根节点、若干个中间节点和若干个叶节点组成。
每个中间节点表示一个属性特征，每个叶节点表示一个类别标记。
建立决策树模型的过程就是通过属性特征对数据进行递归分类的过程。
决策树算法的核心在于如何选择最佳的属性特征作为分类依据。
一般而言，采用信息增益或者基尼指数作为属性特征选择的标准。
信息增益是以熵为基础的算法，它可以度量数据集的混乱程度，属性特征选择的目标就是减少混乱程度，提高数据集的纯度。
基尼指数是以基尼不纯度为基础的算法，同样可以度量数据集的不纯度，属性特征选择的目标也是减少不纯度，提高数据集的纯度。
决策树算法有许多的优点。
首先，决策树模型易于理解和解释。
决策树模型可以直观地展示数据的分类过程，有助于我们理解分类的原理。
其次，决策树算法具有良好的可扩展性和可调节性。
通过选择不同的属性特征，可以得到不同的决策树模型，满足不同应用场景的需求。
最后，决策树算法可以处理多分类任务。
然而，决策树算法还存在一些缺点。
首先，决策树算法对噪声和异常值比较敏感。
当数据集中存在噪声或者异常值时，会影响决策树模型的准确性。
其次，决策树算法容易产生过拟合现象。
在训练数据集上表现很好的决策树模型，可能在未知数据集上表现很差。
最后，决策树算法往往需要大量的计算资源和时间，特别是在数据维度较高时，会面临更大的挑战。
在实际应用中，决策树算法常常与其他数据分类与预测方法相结合。
例如，可以使用决策树算法进行特征选择，再使用支持向量机或者神经网络等算法进行分类。
基于决策树的分层分类方法在土地利用信息提取中的应用
收稿日期262 修改日期22作者简介李栋梁,男,南京晓庄学院地理科学学院教师,硕士,主要从事测绘及遥感教学工作2008年11月第6期南京晓庄学院学报JOURNAL OF NANJ I NG X I A OZ HUANG U N I V ERS ITY Nov .2008No .6基于决策树的分层分类方法在土地利用信息提取中的应用李栋梁,谢汝欢(南京晓庄学院地理科学学院,江苏南京210017)摘 要:T M 遥感影像能获取丰富的地面信息,适合于大面积的宏观监测,文章利用分层分类的方法提取南京江宁区土地利用信息,获得了土地利用变化图,并对土地利用分类方法中的决策树分类和监督分类方法中的最大似然法在实践中的应用和精度比较进行了探讨,最后结合GI S 空间分析方法对分类的结果图进行比较分析,并分析其变化的原因.关键词:信息提取;变化分析;最大似然分类;决策树分类中图分类号:F301.24 文献标识码:A 文章编号:100927902(2008)0620077205 随着近代航空航天技术的发展与成熟,运用遥感技术进行大面积、大规模、实时、动态的土地等地球资源信息的采集成为可能.遥感影像的多时相特性为土地利用动态监测的定性、定量分析提供了丰富的信息;利用遥感影像能够获取各土地利用类型数量、质量、空间分布等变化信息,了解土地利用规律,探讨土地合理利用的方向和途径,为确定城市土地资源合理利用和整治提供依据.我国土地利用信息提取研究采用的方法多种多样,有传统的监督、非监督分类、神经网络等方法,近年来也有不少学者利用基于知识的分层分类方法对遥感影像进行信息提取,如:陈艳华在山区遥感影像分类中利用DE M 信息辅助提取[1],杜明义在荒漠化遥感分类技术中利用决策树方法进行分类[2],基于知识的分类方法被越来越多的运用于遥感影像分类中,本文对传统的最大似然比的分类方法和分层分类的决策树方法在土地利用分类的信息提取进行了比较.1 研究数据和研究区的概况研究所采用的数据为1994年7月22日的T M 影像,太阳高度角为58.52度;2002年8月21日的ET M +影像太阳高度角为59度.经纬度范围为:北纬30°38′～32°13′,东经118°31′～119°04′.江宁区位于南京市的南部,从东西南三面环抱南京,全区已形成了快速立体交通,全区人口约80万,区政府驻东山镇.东与句容市接壤,东南与溧水县毗连,南与安徽省当涂县衔接,西南与安徽省马鞍山市相邻,西与安徽省和县及南京市浦口区隔江相望.全区属北亚热带季风湿润气候区,四季分明,雨量充沛,年平均气温15.5℃,年均无霜期224天,年均降水量1012毫米,年均日照时数2148.3小时,日照率达49%.2 信息提取在信息提取之前对影像进行预处理,预处理主要工作为,不同时相的遥感影像的几何配准;本文采用的是二次多项式的校正模型,像元重采样方法采用的是最近邻法.以2002年的影像为基准影像来配准1994年的影像,匹配精度控制在一个像元内.2.1 影像特征分析2.1.1 光谱特征遥感图像的波谱响应特征通常是以地物在多光谱图像上的反射体现出来的,即不同的地物在同一波段图像上表现的反射率一般互不相同;同时不同的地物在多个波段图像上反射率也不相同,同一地物点的不同波段图像中的亮度的观测量将构成一个——:2008028:20080910:.77多维随机向量,称为波谱响应特征向量(图1),利用这种光谱响应特征的差异可以将不同地物区分开来.图1 地物波谱反射率图2 归一化指数图在城市中,包括植被、建设用地和水体等多种地物,在地理分布上,这些地物多数相互交错,构成了复杂的混合体;同时由于建筑材料差异、结构和形式的不同,在遥感图像上会有着较大的差异,如图1所示.由于“同物异谱,异物同谱”现象的存在,很难取得很好的分类效果,因此引进归一化差异指数生成高层次的特征.a .植被指数对1994年和2002年影像构建了归一化植被指数(ND V I ):N DV I =(N I R -Red )/(N I R +Red )式中,N I R 为近红外波段,Red 为红光波段b .水体指数(MND W I )[3]MND W I =(Green -M I R )/(Green +M I R )其中M I R 为中红外波段,如T M /ET M +的5波段MND W I 即为M f ND W I,意为改进的归一化差异水体指数c .建筑指数(NDB I )[4]N DB I =(M I R -N I R )/(M I R +N I R )式中,N I R 、M I R 分别指T M 图像的第4、第5波段,显然NDB I 取值在-1与1之间.由图2可以看出各类地物的区分较明显.2.1.2 变换特征由于不同时期的建筑物在遥感影像上的亮度差异比较明显,因而对图像进行穗帽变换(K 2T 变换),由此生成六个主分量:第一分量是亮度分量,主要反映了土壤反射率变化信息;第二分量为绿度分量,主要反映了地面植物的绿度;第三分量为湿度分量,主要反映湿度特征,其他三个分量没有实际的意义.通过选取亮度分量的两个阈值将建筑物划分为两个类型,建立并执行决策树.2.2 试验区的选择选用T M 图像中各类地物齐全且像元数目比较均匀的一块4003400的子区域作为实验区,并利用T M 影像的4、3、2波段分别配以近红、红、绿合成为标准假彩色图像.在此图像上,植被呈现红色,纯净水体呈现黑色,建筑物呈现灰蓝色(图4).经过目视判读并结合实地调查,确定土地利用类型为植被、水体、建筑用地1、建筑用地2和未利用地五大类.2.3 分类方法的实现采用监督分类中的最大似然分类器和分层分类方法中的决策树分类器进行分类,并对两种分类结果图进行精度比较.2.3.1 最大似然分类最大似然分类法又称贝叶斯(Baye s )监督分类,它首先假定分类类别在光谱空间的分布是服从正态分布的,把特征向量X 归于某类集群W i 的条件概率P (W iPX )作为判别函数,称为概率判别函数.由于概率是建立在统计意义上的,所以当使用概率判别函数进行分类时,错分现象是不可避免的,研究希望以“错分损失最小”来建立需要的判别规则,这就是Bayes 准则.最大似然分类法有着严密的理论基础,对于呈正态分布的数据,判别函数易于建立,综合应用了每一类别在各波段中的均值、方差以及多波段之间的协方差,有较好的统计特性,这些优良特性使得它很长时间内一直被认为是最先进的分类方法.[5]2.3.2 决策树分类决策树就是不断把数据按一定规则进行分裂,在每个节点分裂使用一个相应的特征,使分裂后某种准则函数达到最优,不同的准则对应不同的分裂方法和不同的决策树选择分裂的方法有好几种,但——.odi ied ..87是目的都是一致的,即对目标类尝试进行最佳的分裂.决策树方法实际上是在对数据库中的大量数据做信息量分析的基础上提取出反映类别的重要特征.见图3.(其中:b1为植被指数影像,b2为水体指数影像,b3为建筑指数影像,b4为KT 亮度波段).图3 决策树流程图(以2002年影像为例)决策树的实现主要是建立二叉树,二叉树尽管在结构上相对简单,但是其判别能力并不一定受到削弱.二叉树分类器从一系列训练样本的变量开始,利用二分规则,通过不断地迭代划分,将数据分为更均匀的子集.理论上,这种迭代过程不断进行直到得到完全纯净的子集为止.通过最佳判别属性阈值的确定(单变量)或者最佳判别函数的确定(多变量)来得到决策规则.每次分裂时所依据的属性是根据要产生的子集的质量控制进行的.2.4 分类后处理和精度评价2.4.1 分类后处理及结果图由于分类过程中是按像元逐个进行的,输出分类图一般会出现成片的地物类别中有零星异类像元散落分布情况,其中许多是不合理的“类别噪声”.通过采用四邻域类别筛选的方法处理分类图像中的孤岛问题.最终得到两种分类方法的分类结果,见图5和图6.2.4.2 精度评价与分析采用分类混淆矩阵进行精度评价,(年)认为[6],在进行精度评价时,每类至少有图4 2002年实验区影像标准假彩色合成图5 最大似然法分类器的分类结果图6 决策树分类器的分类结果3～5个样本点针对试验区分层随机选取了3个样本点,且保证每类至少有3个样本点,然后去——Congalt on 199100.00097除了一些边缘过渡地带的样本点,因为这些地区的分类结果往往是不稳定的,最后保留286个样本点进行精度评价,这里只对转移量和可能性比较大的变化类型进行分析评价,所评价的依据是原始影像的目视判读和实地调查的结果.由表1可以看出,未利用地的用户精度和生产精度都比较低.这是因为其大部分像元是植被与未利用地的混合像元.有些绿化较好的建筑区在光谱上和未利用地及植被较为相似,容易产生混合像元.表1 研究区最大似然分类精度评价结果植被水体建筑1建筑2未利用地总样本数用户精度(%)植被4413486073.33水体1360013894.74建筑162421156667.30建筑24734466468.75未利用地10293345858.62总样本数6548576254286生产精度(%)67.6975.0073.6870.9762.9669.93总体精度200/286=69.63% Kappa系数为0.64表2 研究区决策树分类精度评价结果植被水体建筑1建筑2未利用地总样本数用户精度(%)植被5212146086.67水体1370003897.37建筑131********.30建筑22325436484.38未利用地4242465879.31总样本数6244616059286生产精度(%)83.8786.3686.8990.0077.97总体精度 242/286=84.62%Kappa系数为0.82 由表1和表2可见,利用决策树分类,分类精度明显提高,分类总体精度由最大似然法的69163%提高到84162%,提高了14199%,Kappa系数由0164提高到0182.从理论上看,精度提高的原因是由于决策树为分层分类的信息提取方法,它能将一个复杂的分类过程分解成若干步,每一步仅解决一个问题,便于问题的简化[7],且在各个步骤可以利用不同来源的数据、不同的特征集、不同算法有针对性地解决问题,使分类过程透明化,便于理解与掌握由于每一步可以有针对地利用数据,减少了处理时间,提高了分类精度,特别是小类分类的精度.3 土地利用状况变化分析采用决策树分类方法分别对1994年及2002年的江宁区遥感影像进行分类,得到土地利用分类图,并对分类结果图进行波段叠加运算,获得江宁区土地利用变化转移矩阵,见表3.由表3可以看出江宁区土地利用从1994年到2002年8年间转移变化的基本情况,城市土地利用的变化情况是进行城市决策的依据,其中掌握建筑用地的变化更是城市建设的前提[8],建筑1的总面积由1994年的48.64km2增至2002年的78.88km2,建筑2总面积由1994年49.11km2增至2002年80.95 km2.2002年新增加的建设用地主要以1994年的植被转变为主,分别为47.37km2和41.77km2;小部分来自未利用地的开发.表3 江宁区土地利用转移矩阵(km2)2002年1994年植被未利用地水体建筑1建筑294年各类地物面积植被990.6699.209.3147.3741.771188.31未利用地41.2720.26 4.226.4715.4587.67水体25.3112.4058.311.182.83100.03建筑124.38 4.890.7713.405.2048.64建筑215.057.400.5010.4615.7049.11 02年各类地物面积1096.67144.1573.1178.8880.951473.76 建筑用地的增加主要是因为近年来江宁区开发力度比较大.上世纪80年代南京市政府提出了“城市建设要实行改造老城区和建设新城区相结合,以改造老城区为主”的方针,江宁开始大规模城市建设,城区工业也开始向边缘城市转移,而且江宁科学园的兴建,多家高校在此建设新校区,使得建筑用地总量大幅度增加.4 结论利用T M影像对土地利用类型的动态监测具有及时性、客观性和实用性等优点.基于决策树的分层分类方法与监督分类中的最大似然比分类方法相比,能够更多的利用相关的地学知识,采用逐层逻辑判别的方式,使人的知识及判别思维能力与图像处理有机结合起来,在最大似然比的分类方法运用光谱响应特征的基础上,融入了更多的地物特征变量,经实验证明,精度较最大似然比的分类方法有较大提高,将决策树理论技术应用于变化信息的提取方法中,针对特征变量的复杂情况,建立多信息的提取决策模型,是——.0 8土地利用变化宏观监测的重要手段之一。
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。
如何使用决策树算法进行分类
如何使用决策树算法进行分类决策树算法是一种常用的机器学习算法，被广泛用于分类问题。
它通过将数据集划分为不同的子集，基于特征的不同取值进行决策，并最终生成一棵树结构来实现分类。
在本文中，我们将探讨如何使用决策树算法进行分类。
首先，我们需要了解决策树算法的工作原理。
决策树以树的形式表示，由根节点、内部节点和叶节点组成。
根节点表示最重要的特征，内部节点表示其他重要特征，而叶节点表示最终分类结果。
决策树的构建过程通过递归地选择最佳特征对数据进行划分，直到满足停止条件。
以下是使用决策树算法进行分类的步骤：1. 数据预处理：首先，我们需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及对连续特征进行离散化等。
预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，能够提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 特征选择：选择合适的特征对分类结果有至关重要的影响。
可以使用相关性分析、信息增益等指标来评估特征的重要性。
选择具有较高信息增益或相关性的特征作为决策树的划分依据。
3. 决策树构建：决策树的构建是递归进行的过程。
从根节点开始，根据选定的特征将数据集划分成不同的子集。
可以使用多种划分准则，如基尼指数和信息增益等。
重复此过程，直到满足停止条件。
4. 停止条件：决策树构建的停止条件是根据实际需求进行定义的。
可以根据树的深度、节点的样本数或其他指标来进行判断。
过拟合是常见的问题，所以需要合理设置停止条件以避免过拟合。
5. 决策树剪枝：决策树构建完成后，可能出现过拟合的情况。
剪枝是通过裁剪决策树的一些子树来减少过拟合。
剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。
预剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，而后剪枝是在构建完成后再进行剪枝。
6. 分类预测：完成决策树的构建和剪枝后，我们可以使用分类预测来对新样本进行分类。
从根节点开始，根据特征的取值进行递归判断，直到达到叶节点。
叶节点的分类结果即为预测结果。
决策树算法的优点在于易于理解和解释，而且可以处理非线性关系。
基于决策树的分类算法
基于决策树的分类算法1 分类的概念及分类器的评判分类是数据挖掘中的⼀个重要课题。
分类的⽬的是学会⼀个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某⼀个。
分类可⽤于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输⼊数据，或称训练集（training set）是⼀条条记录组成的。
每⼀条记录包含若⼲条属性（attribute），组成⼀个特征向量。
训练集的每条记录还有⼀个特定的类标签（类标签）与之对应。
该类标签是系统的输⼊，通常是以往的⼀些经验数据。
⼀个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。
在这⾥vi表⽰字段值，c表⽰类别。
分类的⽬的是：分析输⼊数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每⼀个类找到⼀种准确的描述或者模型。
这种描述常常⽤谓词表⽰。
由此⽣成的类描述⽤来对未来的测试数据进⾏分类。
尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。
注意是预测，⽽不能肯定。
我们也可以由此对数据中的每⼀个类有更好的理解。
也就是说：我们获得了对这个类的知识。
对分类器的好坏有三种评价或⽐较尺度：预测准确度：预测准确度是⽤得最多的⼀种⽐较尺度，特别是对于预测型分类任务，⽬前公认的⽅法是10番分层交叉验证法。
计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是⾮常重要的⼀个环节。
模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采⽤规则表⽰的分类器构造法就更有⽤。
分类技术有很多，如决策树、贝叶斯⽹络、神经⽹络、遗传算法、关联规则等。
本⽂重点是详细讨论决策树中相关算法。
2 基于决策树的数据分类算法及其性能2.1 ID3和C4.5算法决策树技术是⽤于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。
它着眼于从⼀组⽆次序、⽆规则的事例中推理除决策树表⽰形式的分类规则。
ENVI-13基于专家知识的决策树分类
QGIS是一款免费的开源地理信息系统软件 ，适合进行空间数据管理和分析；而ENVI 则专注于遥感图像处理和分类。
PART 03
基于专家知识的决策树分 类方法
REPORTING
WENKU DESIGN
专家知识的获取与表示
专家知识的获取
通过与领域专家交流、查阅文献资料、 实验研究等方式，获取与分类任务相 关的专家知识。
envi-13基于专家知 识的决策树分类
https://
REPORTING
目录
• 引言 • envi-13软件介绍 • 基于专家知识的决策树分类方法 • envi-13实现基于专家知识的决策树分类 • 案例分析 • 结论与展望
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
分类结果评估与优化
分类结果评估
使用测试数据集对分类模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值 等指标。
模型优化
根据评估结果，对模型进行优化，如调整参数、剪枝等。
结果解释
根据分类结果和决策树结构，对分类结果进行解释，提供可理解的分 类依据。
PART 05
案例分析
REPORTING
WENKU DESIGN
基于专家知识的决策树分类过程
特征选择
根据遥感影像和辅助数据，选择了与土地利用类型相关的特征，如光谱特征、纹理特征和空间特征等。这些特征对于 决策树分类器的训练和预测至关重要。
决策树构建
使用envi-13软件平台，基于专家知识构建决策树分类器。通过设置不同的分类阈值和规则，训练出适用于该案例的 决策树模型。
使用主成分分析、特征选择等方法降低特征维度，减 少计算量和过拟合风险。
基于决策树的分类方法在土地利用分类中的应用
基金项 目：科技部对欧合作专项一Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｇ ｅ ｏ － ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｔ ｏ ｗａ ｒ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｅ Ｏ Ｓ Ｓ（ 面向Ｇ Ｅ Ｏ Ｓ Ｓ 的应 用于资源环境管理的地理空间信息技术综合 （ ２ ４ ７ ６ ０ ８ 资助 ）
基于决策树的分类方法在土地利用分类中的应用
王 光 远 福 建 师 范 大 学地 理 科 学 学 院 ３ ５ ０ １ ０ ８
摘 要 决策树 分 类方 法是一 种基 于 空间 数据 挖 掘来 获得 分类规 则 的方 法 ．能够 融八影像 以外 的 各种知 识 ，有 效地将各 种 用 于植 被 、 水体和 土地 的 分类知识 以 及 空间纹理 信 息结合 起 来 … 本 文尝 试 基于 决 策树 分 类方 法之 上 ，结 合 光 谱特征 提取 值和 纹理 信 息特征 提取 值 对 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ５ Ｔ Ｍ 影像 进行 分 类 ，寻 找提 高 土地 分 类的精 度和 准确 性 的方 法 。 关 键词 决 策树 ；光谱信 息物 一 卫星 三 者 相对 位 置 （ 遥感 几 何 ）的影响 ，增 强 了对植 被的 响应 能力 ，具 有 简 易操作 的特 点 ，是 目前应 用最 广的 植被 指 数 。ＮＤ Ｗ Ｉ（ 归 一化 水 体 指数 ）反映 了 水体 光谱的 典型 特征 。 ２ ． ２纹 理信 息 特征提 取 由于研 究 区域 山地 居 多 ，地形 崎岖 ， 目 视解 译工作 难 度大 。同 时 ，分 类结 果 因遥感 图像 本身 的空 间分辨 率 以及 同物异 谱和 异物 同谱 现象 的大量 存 在 ，会有较 多 的错分 、漏 分情 况 出现 ，也 导 致分 类精 度降低 。为此 ， 引言 许 多专家学 者进 一 步 引入 纹理 特征 ，以 增强 遥感 信息 的提取 与分 类 是遥 感影 像分析 不 同地物 的可 识 别性 。 纹理 特征 是一 种不 依赖 于物 体表 面色调 与应 用的 重要 内容 。传 统遥 感 图像分 类方法 有监 督 分类 与 非监 督 分类 ；近 年较 新 的 遥 或 亮度 的 、反映 图像灰 度的 空 间变化 情况 ， 感 图像分 类 比如人 工神 经 网络分 类法 、模糊 表现 为平 滑性 、均 一性 、粗 糙性 和 复杂程 度 ” 纹 理 特征 提取 的 主要 方 法是 基 于灰 度 共 分 类法 和 专 家 系统 分 类 法” 等 都 是 以 遥 感 影像 的光 谱特 征 为基础 的 。但遥 感影 像本 身 生矩 阵 的纹理 特征 提取 方法 ，利 用的 是纹理 存在 “ 同谱异 物 ，同物 异谱 ”的 现象 ，这 些 特 征 的 局 部 随 机 性 和 整 体 统 计规 律 性 的 特 ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ） 、 仅依 赖于 光谱 特征 的分 类方 法往 往会 导致 遥 点 。 对于 遥 感 图 像来 说 对 比度 （ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ） 、逆差 矩（ ｈ ｏ ｍｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｙ ） 和 相 关 感影 像的 错分 或 漏分 ，从而 降 低遥 感影像 分 熵 （ Ｎ ｉ （ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 等 统 计 量效 果 最 好 。本 文 类精 度 。 ＮＶＩ 为 平 台 ，先对 试 验 区 遥感 影像 进 行 决策 树分 类 方法是 一 种基于 空 间数据 挖 以Ｅ 掘来 获得 分类 规 则的方 法 ，数据 挖掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ 主成分 分析 ，有 效去 除噪音 和 冗余 ，取 变换 ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ，Ｄ Ｍ ）是 从大 量的 、不 完全 的 、模 后的 第 一 主成 分 分 量 ；再 根 据 灰 度 共 生 矩 糊 的 、随 机 的数 据 中 ，提取 隐 含其 中的 、人 阵 纹 理 提 取 方 法 对 影 像 进 行 纹 理 分 析 ，得 ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ） 、熵（ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ） 、逆差 矩 们 不知 道的 、具 有潜 在利 用价值 的信 息和 知 到对 比度 （ ｈ ｏ ｍｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｙ ） ｉ ￣ Ｉ Ｉ ｝ Ｎ 关性 （ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 纹 理特 识 的过 程 ，决 策树 分 类 方法 能够 有 效地 将 （ 遥 感 影 像 中 的光 谱 信 息 和 空 间纹 理 信 息 结 征 图像 。 合 ，并 借 助现 有的 土地 、植被 和 水体等 土地 ＤＥ ＭＲ Ｉ １ 数 字 高 程模 型 ，是 一 定 范 围 内 类 型 的分 类知识 对影 像进 行 上地 类型分 类 。 ｘ ｙ ） 及 其高 程 （ ｚ ） 的 本 文 尝试 基 于决 策树 分类 方法 之 上 ，结 合 规 则格 网 点的 平面 坐标 （ 光 谱特 征 提 取值 和纹 理 信 息特 征 提 取 值 对 数据 集 ，它主 要是描 述 区域 地貌 形态 的空 间 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ｉ ｆ ＴＭ影 像进 行 分 类 ，并 将 分 类结 分 ，是 通过 等高 线或 相似 立体 模型进 行数 包括 采样 和量 测 ） ，然 后进 行数据 果 与运 用最 大似 然 法的 监督 分类 结果进 行对 据采 集 （ 内插 而形 成 的 ，是 对地 貌形 态的 虚拟表 示 ， 比分 析 。 可派 生 出等高 线 、坡 度图等 信 息 。由于试验 １研究区概况与数据来源 尤 溪 县 是 福 建 省 三 明 市 下 区分布 着大 量低 山丘 陵 ，林 地与 耕地 较难 区 分 ，林地 主 要分 布在 低 山丘 陵地 区 ，与耕 地 辖 的 一 个 县 ，位 于 ｊ 明 市 东 部 ， Ｍ 北 纬 ２ ５。 ５ ０ 一２ ６。 ２ ６ ， 东 经 在 高 程 上 有 明显 差 异 ，所以 尝 试 利 用ＤＥ ｌ ｌ ７ 。４ ８ ～ｌ ｌ ８ 。３ ９ ，总 面积 ３ ４ ２ ５ ． ３ 平 方 将 林地 从植 被 中区分 出来 。 ２ ． ４ 决 策树 分类 千米 ，属 中亚 热带 季风 性湿 润 气候 。夏季 暖 决 策 树 分 类法 突破 了以 往 分 类 树 或 分 热 ，冬季 温凉 ，春 夏 多雨 ，降水 丰富 。地 处 闽 中 、戴 云 山脉 以北 ，境 内 Ｌ Ｌ Ｉ 岭 耸峙 ，丘 陵 类 规 则的构 建要 利用 分类者 的生 态学 和 遥感
决策树分类方法
决策树分类方法决策树是一种常见的用于分类和回归问题的机器学习方法。
它通过构建树形结构的规则来进行预测。
本文将详细介绍决策树分类方法的原理、算法以及相关应用。
一、决策树分类方法的原理决策树分类方法遵循以下原理：1. 特征选择：通过度量特征的信息增益或信息增益比来选择最优的划分特征。
信息增益是指通过划分数据集获得的纯度提升，信息增益比则是对信息增益进行修正，避免倾向于选择取值较多的特征。
2. 决策节点：根据选择的特征创建决策节点，并将样本集划分到不同的子节点中。
3. 叶节点：当将样本划分到同一类别或达到预定的划分次数时，创建叶节点并标记为对应的类别。
4. 剪枝：为了避免过拟合，可以通过剪枝操作来简化生成的决策树。
二、决策树分类方法的算法常见的决策树分类算法包括ID3算法、C4.5算法以及CART算法。
1. ID3算法：通过计算每个特征的信息增益选择划分特征，将样本划分到信息增益最大的子节点中。
此算法对取值较多的特征有所偏好。
2. C4.5算法：在ID3算法的基础上进行改进，引入了信息增益比的概念，解决了ID3算法对取值较多的特征的偏好问题。
3. CART算法：通过计算基尼指数选择划分特征，将样本划分到基尼指数最小的子节点中。
此算法适用于分类和回归问题。
三、决策树分类方法的应用决策树分类方法广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 信用评估：通过构建决策树模型，根据客户的个人信息和历史数据预测其信用等级，用于信贷风险评估和贷款审批。
2. 疾病诊断：通过决策树模型，根据患者的病症和医学检测结果预测其患有何种疾病，用于辅助医生的诊断决策。
3. 电商推荐：通过决策树模型，根据用户的历史购买记录和个人喜好预测其对某些商品的偏好程度，从而进行个性化商品推荐。
4. 欺诈检测：通过构建决策树模型，根据用户的账户行为和交易记录预测其是否存在欺诈行为，用于金融等领域的欺诈检测。
四、决策树分类方法的优缺点决策树分类方法具有以下优点：1. 易于理解和解释：决策树模型的结果具有很好的可解释性，可以通过树形结构直观地看出预测结果的原因。
基于决策树的流数据分类算法综述
第41卷总第11*期2020年6月Vol.41,No.2June,2020西北民族大学学报(自然科学版)Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)基于决策树的流数据分类算法综述韩成成12,增思涛2!,林强12,曹永春12,满正行12(1.西北民族大学数学与计算机科学学院！730124；2.西北民族大学流数据计算与应用！730124；3.西北民族大学中国民研究院！730030)［摘要］流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形态，随着时间的推移而不断产生，而且富含变化.流数据分类是数据挖拡的研究分支，用于发现数据中隐含的模式并实现数据的类别划分，通常将每一个类别称作概念.将传统决策树算法引入流数据分类，针对流数据的特征提出特定的分类算法，是流数据分类的一个主要研究分支.为了全面介绍基于决策树的流数据分类算法，首先，简要概述数据挖拡及主要任务、决策树及其主要算法、流数据及其主要特性；然后，按照算法是否考虑概念漂移问题，将现有工作划分为包含概念漂移的流数据分类算法和不含概念漂移的流数据分类算法两大类，分别介绍每一类算法的主要算法流程、优缺点和典型应用；最后，o出基于决策树的流数据分类的进一步研究方F.［关键词］数据挖拡；数据分类；流数据；决策树［中图分类号］TP391［文献标识码］A［文章编号］1009-2102(2020)02-0020-110引言随着信息通信技-(Information and Communication Technology,ICT)的日益成熟，物联网和无线通信已经广泛应用于工农业生产、生态环境保护、公共安全监测和人体健康跟踪等，用以实时记录据.不同于可长期存放在大容量存储设备中的静态数据，承载实时状态及其变化的数据具有数量无限、有序到达和富含变化的特征，形象地称作流数据(Streaming data)或数据流(Data stream).正是因为流据无限且实时到达，所以需要给予实时响应.据挖掘的角度讲，流数据的处理包括分类、聚类、关联规则提取、序列模式发现和异常检测.其中，流数据用于将当据流(段)划分到某个事先确定的类别当中，是据挖掘的重要研究分支，已经 学术界的普遍关注.基于传统静态数据术开发流数据分类模型、算法和方法是学术界普遍采用的做法，其中决策树在流数据研究中扮演着重要角色.目前，学术界已经提岀了一批基于传统决策树的流数据算，用于不用的据实为全面概述基于决策树的据分类算法，本文首先简要介绍数据挖掘及主要任务、流数据及其特［收稿日期］2020-01-02［基金项目］西北大学中央高校基本科研费专项资金资助研究生项目(Yxm2020101)［通讯作者］林强，男，博士，副教授，硕士生导师，主要据、大数据分析及智能信息处理等方面的研究.［作者简介］韩成成，女，硕士研究生，主要研究方向：数据、大数据分析.20征；然后，依照算法是否考虑概念漂移将现有工作划分为两大类，针对每一个算法，给出其主要工作流程、优缺点和典型应用；最后，基于现有研究，指出基于决策树的流数据分类算法存在的研究挑战和未来的研究方向.1数据挖掘及流数据概述1.1数据挖掘及其主要任务数据挖掘(Data Mining)是人工智能和数据库领域的热点研究问题，在数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)中扮演着重要角色.数据挖掘就是要从随机产生的、富含噪声的大量不完整数据中获取事先未知但潜在有用的信息和知识，以提取出数据的模型及数据之间的关联，进而实现数据变化趋势和规律的预测.数据挖掘主要包括数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤.其中，数据准备从相关的数据源(如商品交易记录、环境监测数据、经济运行数据等)中选取所需的数据，并经清洗、转换、整合等处理生成用于数据挖掘的数据集；规律寻找应用某种方法(如机器学习和统计方法)发现数据集中隐含的规律；规律表示以用户尽可能理解的方式(如可视化)将从数据中发现的规律表示出来.数据挖掘的任务主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常点检测.其中，分类(Classification)是指通过在给定的一组已标记数据集上训练模型，预测未标记的新数据所属类别的过程.分类问题可形式化表示为：给定由"个数据构成的集合7=91,如，…，九｝以及这些数据的-个类别集合C=｛^1，y,,，…，y-｝，其中m$n，求解映射y=f(x)，使得任意9+7，且仅有一个y t+C对于y,=fX成立，称f为分类器.在机器学习(Machine Learning)领域，分类问题属于监督学习(Supervised Learning)的范畴.不同于分类问题，聚类(Clustering)1%能够在不给定数据标签(Lable)的情况下，实现数据的类别划分.由于聚类操作不需要对输入数据做预先标记处理，完全根据数据自身的属性实现类别的划分，因此属于无监督学习(Unsupervised Learning)的范畴.关联规则挖掘(Association Rule Mining)2%用于发现事物(如商品的购买)之间的某种关联关系.序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)3%是从序列数据库中发现高频子序列的过程.异常点检测(Outlier Detection)4%用于自动发现数据集中不同其他数据的“异常”数据.1.2流数据及其特性流数据(Streaming Data)，也称数据流(Data Stream)，是不同于静态数据的新的数据形态，它随着时间的推移而不断产生.令t表示时间戳，可将流数据形式地表示为：｛…，＜,_1,＜，＜+1，…｝,其中＜为；时刻产生的数据$%.概括而言，流数据具有如下主要特性"％:1) 实时性:流数据实时产生和到达.例如，在实时监测系统中，随着时间的推移不断有新的数据产生.2)时序性:数据的到达顺序由其产生的时间先后顺序所确定，不受应用系统的控制.例如，在股票交易系统中，前后两位消费者购买股票A和B的顺序是时间上确定的.3)多变性:数据的分布是动态变化的，例如，股票的价格会随着市场的动态变化而随之改变.4)潜在无限:流数据是现实世界的真实记录，因而具有无限性，例如，用于环境监测的传感器网络,监测过程的持续进行使得记录的流数据不断增加.5)单趟处理:流数据一经处理，不易甚至不能被再次取出，因为流数据的存储代价昂贵，通常一经处理就被丢弃.除了上述特性外，流数据还时常伴有概念漂移.概念漂移(Concept Drift)是指流数据随时间推移而发生改变的现象，它的存在严重影响着算法的分类性能.如图1所示，若O和0?代表两种不同的概念(对应于分类问题的类别)，常见的概念漂移主要有如下几种类型⑺:1)突变型(Sudden):概念漂移立即发生且不可逆转，如图1(a)中的c立刻且永久地改变为c.2)增量型(Incremental):概念漂移平稳缓慢且不可逆地产生，如图1(b)中的c逐渐且持久地改变为c?.213) 渐变型(Gradual):概念漂移缓慢且不可逆地产生，但中间可能存在往复，如图1(c)中从o 改变为02的过程中经过了几次往复•4) 可恢复型或暂时型(Recurring )：从一个概念暂时改变为另一个概念且经过一段时间后会恢复到原始概念，如图1(d)中01暂时改变为02后 恢复到01 •5) 罕见型(Blip):概念的异常改变，如图1(e)中01是异常，而非真正改变到02•6) 噪声型(Noise):数据的随机波动，不是真正的概念漂移•(a) S udden (b)Incremental(d)Recurring (e) Blip图1概念漂移的主要类型(f)Niose由于传统分类算法只能处理可供多次访问的有限静态数据，与流数据的处理要求不相一致，因此, 传统分类算法不能直接用于 据的分类问题•为了实 据的 ，现有研究通常在传统分类算法的基础上加入适 据处理要求的相关功能・策树 经典的传统 算法，能够基于已知数据构建具有多个分支的树状模型，实现数据的 与 •与神经 等其他方 比，决策树具有较低的 度和较好的 性能当前,学术界已经提出了大量基于决策树的流数据 算法•因此, 性，本文在详细介绍基于决 策树的流数据 算 ，先对传统决策树 算 要概2传统决策树分类算法决策树分类过程通过应用一系列规则，实现对数据的分类•依据树中最优划分属性选择的不同，决策树 算 要有ID3和C4.5算法.此外，还有用于 和 问题的CART 算法.先描策树的 过程,然后分别介绍ID3、C4.5和CART 算法•2. 1 决策树策树是由根结点、内部结点和叶子结点构成的树状结构•其中，根结点包含了待 样本的全集,内部结点对应于测试属性，叶结点对应于决策结果•算法1给出 策树的 过程•算 先从根结点开始，根据属性的样 据 不同的子结点(从第1行到第7行)，直到当前结点属于 或的属性值;然后根据属性的 ，计算得到最 属性 该属性当前结点；接着 调用此方法，直到当前结点属于一个类或者没有属性可 ，算法停止并完策树的算法1的核心步骤是最优划分属性的选择(第8行)，通常以信息增益、信息增益率和基尼指数作为其选 择依据.其中,益是指属性 后r (r 是度量样本中属性不 性的指标)的差值,益率是指益与某征r 的比值，基尼是指样本被选中的概率与样本被错分的概率的•算法 1:TreeGenerate _DT (=,()Inputs : D 二｛ (xi ,"1)，(X 2 ,"2)，…，(x -，y -)｝----训练集；(_ d , <2,…，｝属性集22Output:以node为根结点的一棵决策树Process:1.生成结点node；2.if D中样本全属于同一类别C then3.将node标记为C类叶结点；return4.end if5.if(=0or D中样本在(上取值相同then6.将node标记为叶结点，其类别标记为D中样本数最多的类；return7end if8.从A中选择最优划分属性<';9.for<'的每一个值do10.为node生成一个分支;令D?表示D中在<'上取值为的样本子集；11.if D?为空then12.结点标记为叶结点，其类别标记为D中样本最多的类return13.else14.以TreeGenerate(D?,A\0'})为分支结点15#ndif16#ndfor2.2决策树分类算法，因最优划分属性选择的不同，决策树分类主要有ID3、C4.5和CART等几类.其中，ID3采用益，C4.5采用益率,CART采用基尼：.2.2.1ID3算法ID3算法$0%运用信息爛理论，每次选择当前样本中具有最大信息增益的属性作为测试属性<'.令处代表样本集D中属于类别沧样本的比率，|y|代表类别数，信息爛可计算如下：E(D')=-(1)虽然ID3算法有着清晰的理论基础，但是，每个属性的取值一定程度上影响着信息增益的大小，因而计算训练集的信息增益就会岀现偏差.此外，ID3算法对噪声较为敏感，而且当集增加时，决策树的随加，不利于渐进学习.表1西瓜数据集编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是(乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑否10青绿硬挺清脆清脆平坦软粘否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘否13青绿稍蜷浊响稍糊凹陷硬滑否14浅白稍蜷沉闷稍糊凹陷硬滑否15乌黑稍蜷浊响清晰稍凹软粘否16浅白蜷缩浊响模糊平坦硬滑否17青绿蜷缩沉闷稍糊稍凹硬滑否23以表1给出的数据集口1%为例，运用信息爛理论构建一棵判断是否为好瓜的决策树.其中，类别数h l=2,即有好瓜和差瓜两类，正例（好瓜）$1=8/17,反例（差瓜"=9/17.根据式（1）计算根结点的信息爛为：E（D）=—/C8$@log2$@=（17og217D17og217）=0.998计算当前属性集合｛色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感2勺信息增益，以属性“根蒂”为例，它有3个可能的取值：卷缩，稍蜷，硬挺2通过该属性对样本集进行划分，得到“根蒂=卷缩”、“根蒂=稍蜷”、“根蒂=硬挺”.其中，在“根蒂+卷缩”中，正例占$=5/8,反例占$2=3/8；在“根蒂=稍蜷”中，正例占$ =3/7,反例占$2=4/7；在“根蒂=硬挺”中，正例占$=0,反例占$2=1.根据式（1）可计算出根蒂划分后所获得的3个分支的信息爛为：A（根蒂+卷缩）=-（8log28+-|log28）=0.9543344A（根蒂=稍蜷）=-（尹唱号+ylog27）=1044A（根蒂=硬挺）=0最后，可计算出属性“根蒂”的信息增益为0.143.类似地，计算出所有其他属性，找到信息增益最大的是“纹理”，即把“纹理”作为根结点，再对“纹理”的各个分支做进一步划分，最后即可得到判定西瓜好的策树2. 2.2C8.5算法C4.5算法$12%虽然继承了ID3算法的优点，有着与ID3相同的算法思想，但又有如下几个方面的改：1）用信息增益率而非信息增益作为划分属性选择的依据.2）在树的构建过程中做剪枝处理.3）可以对连续属性进行离散化处理.4）能够对不完整数据进行处理,即可应用于缺失值的处理.信息增益率主要指在信息增益的基础上引入分裂信息值，信息增益率定义如下：G_r（=,a）=70⑵其中,G（D,＜）是信息增益,7+＜）是属性＜的分裂信息.例如,对表1西瓜数据集,有7+（触感）= 0.874（+=2）,7+（色泽）=1.580（+=3）.由于信息增益倾向于那些有着更多取值的属性,为了降低这种因素的影响,C4.5采用信息增益率选择划分属性.首先选择信息增益高于平均水平的属性,然后从中选择增益率高的属性.但是,在树的构建过程中,需要对数据集进行多次顺序扫描和排序，因而导致较高的时间复杂度.虽然C4.5同ID3解决类似的问题，但C4.5的准确度更高.2.2.3CART算法针对C4.5算法时间复杂度偏高的不足，Breiman等$13%提出了一种分类回归树算法（Classification And Regression Tree,CART）,该算法由决策树的构建和决策树的剪枝两部分构成.其中,决策树的构建过程就是生成二叉决策树的过程.CART算法既可以用于分类,也可用于回归；既可处理离散问题,也可处理连续问题.CART采用基尼指数选择划分属性,基尼指数越小,数据集的纯度越高.基尼纯度表示在子集中正确选择一个随机样本的可能性.基尼指数定义如下：24v I DTG_i(D,＜)=E^-GCD^)(3)D=1|其中，G(D)是样本集中的随机样本.CART可充分运用全部的数据,能够处理孤立点、空缺值.需要注意的是,CART更适用于较大的样本量,相反,当样本量较小时模型不够稳定.3基于决策树的流数据分类基于传统决策树算法,针对流数据的特性,学术界提出了一系列基于决策树的流数据分类算法.根据算法是否考虑流数据中的概念漂移,本文将基于决策树的流数据分类算法分为不含概念漂移的算法和包含概念漂移的算法两大类.3. 1不含概念漂移的分类算法快速决策树(Very Fast Decision Tree,VFDT)是不含概念漂移分类算法的典型代表，也是基于决策树的流数据分类算法的基础.基于VFDT,学术界提出了一系列分类算法,主要包括VFDTc、FVFDT、ocVFDT、VFDTs、uVFDTc和SVFDT等.3.1.1VFDT算法Domingos和Hulten$14%提出了VFDT算法,该算法采用信息爛和基尼指数作为选择分裂属性的标准,以Hoeffding不等式$15%作为判定结点分裂的条件.VFDT算法的详细流程见算法2.算法2：TreeGenerate_VFDT(#,G,!,")Inputs:T---离散流数据；G---信息增益；—置信度；!—"——分裂系数Output:策树Proc#s:1.初始化决策树,此时只包含根结点root2.for所有的训练样本do3.样本从根结点开始，按照最佳属性选择分支,直至到达叶子结点；4.更新叶子结点的统计信息(初值设为0)5.更新叶子结点的实例数(n)6.if n mod n-n=0and实例不属于同一个类,其中6,是人为设定阈值7.计算该叶子结点Z所有属性的信息增益G,8.设X＜是G,最大的属性9.设X b是G,次大的属性10.计算Hoff d ing恒11.if X a0X#and(G(X＜)_G(X b))〉$OR$V"then12.叶子结点将作为内部结点,属性X＜作为该结点的决策属性13.由X＜的取值数目确定新叶子结点数目14for有的do15.生成新的叶子结点，同时含有分裂结点16endfor17.end if18.end if19.endfor25算法2中的信息增益与决策树算法中的定义相同，在决策树的叶子结点中存储数据的统计信息，用于信息增益的计算.该算法依据属性不断划分结点，叶子结点的统计值会随着在样本的遍历而不断更新.Hoeffding边界能够很好地解决流数据样本过多的问题,其形式化定义如下：$^6%⑷其中K代表信息增益的范围，"代表观察值，1—&代表可信度.VFDT的一个典型应用是通过统计高校的Web页面请求流，预测高校在将来请求哪些主机和页面.首先将日志分割成一系列相等的时间片，通过在一定时间内访问主机的情况，建立VFDT算法模型，从而预测未来访问主机的情况.VFDT处理流数据时效果良好，且在时间复杂度和准确度上要优于传统的分类算法.该算法还解决了Hoeffding树没有提到的实际问题，即当两个属性的信息增益近似相等时，权衡两个属性需要花费大量的时间和空间，而VFDT提供了一个人为设定的阈值来解决这种问题.但VFDT不能处理概念漂移问题，同时，此算法没有考虑处理具有连续值属性的问题.3.1.2基于VFDT的扩展算法针对VFDT算法无法直接处理连续型值属性的不足,Joao等提出了VFDTc(VFDT Classiii-cation)算法.VFDTc算法能够实现对连续属性的处理，在叶结点上应用贝叶斯分类器，使得最后的分类预测结果更加准确.对于每个连续属性L,叶结点保存着相应属性的二叉树，该二叉树的每个结点都对应属性L的一个取值4同时每个树结点上有两个向量VE和+H,分别保存和>的样本，从而生成二叉排序树$8%.但是，由于贝叶斯分类器的使用前提是样本属性相互独立，这一条件在实际应用中通常难以满足，因此VFDTc在实际应用中的分类精度并不高.此外，在处理连续属性的问题时，选择划分结点的操作要将所有属性的全部可能取值都作为备选，因此导致较高的计算量.针对VFDTc算法计算开销大的不足，Wang等［19］［20］提出了模糊VFDT算法FVFDE(Fuzzy VFDT).该算法采用模糊决策树T-S模型分类方法，首先利用T算子计算出所有叶结点的类别隶属度，然后利用S算子计算出该样本对所有类别的隶属度，最后利用去模糊化方法确定该样本的最终分类. FVFDT减少了算法的时间复杂度，有效解决了噪声问题，提高了分类精度.由于流数据分类属于监督学习的范畴，同传统的分类问题一样，数据标记依然是流数据分类需要解决的耗时而棘手的问题.文献［2门在VFDT的基础上提出了一种单类快速决策树分类算法ocVFDT (oneclass VFDT)，该算法沿着树遍历样本到达叶子结点，结点处可生长出新的叶子.对于结点上的每个可用属性，算法计算信息增益.如果满足分割条件，则生成新的叶结点.在计算新叶结点时，正样本和未标记样本的计数均来自父结点.即便是当流数据中有80%的样本尚未做标记的情况下，算法仍然具有出色的分类性能.该算法在信用欺诈检测的案例中，将造成不良经济影响的用户行为视作正样本，而那些尚未造成不良影响的行为可视作未标记的样本.此外，ocVFDT算法也可用于网络入侵行为的检测.VFDTs算法［22］(VFDT stream)是专为流数据问题而设计的增量式决策树，该算法在VFDT的基础上进行了改进，能够处理非常复杂的数据(如维度较高的数据).当到达叶结点时，算法将更新所有统计信息.如果有足够的统计支持度，那么叶子将被转换为决策结点，并创建两个新的子代.VFDTs算法应用广泛，例如CRPGs游戏，玩家在每一轮战斗中有多种选择，使得游戏中的决策变成了一项复杂的推理任务.VFDT算法假定流数据是确定的，然而这种假设在实际应用中并不总是成立的.由于测量的不精确、数值的缺失及隐私保护等问题,数据不确定性在流数据中普遍存在.例如，在信用卡欺诈检测、环境监测、传感器网络方面，有效信息可能会被不确定的值所掩盖.u V FDTc算法［21］(uncertain VFDT classification)在处理不确定数据方面进行了尝试，能够用于解决不确定性数据的分类和数值类型数据的分26类.在uVFDTc树的构建过程中，将一个新的不确定训练样本分割成若干个子样本，并从根结点开始,递归划分生成子结点.在叶结点中，从该叶结点的不确定样本中收集到足够的统计信息，对这些统计数据进行Hoeffding检验.如果通过测试，则选择分裂属性并将叶结点拆分为一个内部结点.针对VFDT算法的存储空间消耗过大的问题,SVFDT算法[23](Strict VFDT)通过在不断降低预测性能的前提下，对树的生长施以强行控制以修改VFDT.SVFDT算法在VFDT的基础上引入了一个函数，该函数可以判断给定的叶子是否应该被分割.当满足VFDT的分割条件时，所有统计数据都会被更新.由于SVFDT创建的树比VFDT要浅，因此SVFDT可以获得更高的处理效率.SVFDT算法可以处理垃圾邮件等大数据量的分类问题.未来若能够将两种算法合成一个整体，可在提高预测精度的同时，确保较低的内存需求和训练时间.3.2含概念漂移的分类算法3.2.1CVFDT算法2001年提出了概念自适应的快速决策树CVFDT(Concept adaptive VFDT)算法，该算法在VFDT 算法中集成了固定大小的滑动窗口，从而有效解决了概念漂移问题.其中，概念漂移又有虚拟(Virtual)概念漂移和真实(Real)概念漂移之分[24].算法3给出了CVFDT算法的伪代码.算法3:TreeGenerate CVFDT((X,Y),n,k，!G，n mn,n)Inputs：(X,Y)---流数据；n@---初始化结点统计数；△G——任意结点上选择正确属性的期望概率；n-n——检查树增长的样例数；N---窗口大小Output:HT———策树Proce s:1.if W〉n then2.Forget Example//释放空间3.Remove Example//从窗口中删除样例4end5f5.CVFDTGrow((x，y)，HT，!)//CVFDT增长过程6.将X，y)存入叶子结点L中7.for(x，y)经过的每个结点L,do8.更新各结点的统计信息n@;9.递归调用CVFDTGrow10endfor11.if L中样例不都属于同一类别and在当前结点样例数大于n-n；12.if选择最佳与次佳分裂属性的信息爛&G#$or&G V$V"13.A<为最佳分裂属性，A b为次最佳分裂属性，在结点L中分裂；14end5f15.end5f16.CheckSplitValidity((x，y)，n，!)，对于非叶子结点L17.for L的替代子树HT(L)do18调用CheckSplitValidity19endfor20.if属性A<与A b的观测值G的差值，即G(A<)G(A b)〉$21.A<当的最裂属性2722.end if由算法3可知，CVFDT算法主要包括四个步骤：树的构建(CVFDTGrow)、释放空间(Forget Example)*样本移除(Remove Example)和分裂检测(Check Split Validity)等四个过程.该算法的主要思想是在VFDT算法的基础上引入滑动窗口，使得建立的决策树能够被不断更新.假设窗口的大小在任一时间点通常是当前时间点)，滑动窗口的查询范围表示为{max(0,w(w+1)}.模型使用当前的流数据建立临时子树，之后用新的流数据不断优化建好的决策树.CVFDT有效地解决了由于流数据样本的不断变化而可能引发的概念漂移问题，且能够反映当前流数据的分布情况，还可以不断更新算法建立的模型.然而，当旧的概念再次出现时,CVFDT需要重新遍历树，使得算法的效率有所下降;其次,CVFDT算法无法自动检测概念漂移的发生.3.2.2基于CVFDT的扩展算法叶爱玲「2勺提出了一种多概念自适应快速决策树算法mCVFDT(multiple Concept adaptive VFDT)，该算法采用多重选择机制，将所有最佳预测属性和最近到达属性加入到结点结构中，不需要备选子树.当旧的概念出现时,mCVFDT可从自身结点重新选择合适的子树，避免对树的重复遍历.在选择属性加入结点结构的过程中，将预测属性的精度与当前属性的分类精度进行动态比较,从而实现了概念漂移的检测.相对于CVFDT,mCVFDT在处理大量样本时的性能更佳.然而,mCVFDT算法的实际应用案例缺乏，其性能需要进一步验证.iOVFDT(incrementally Optimized VFDT)算法”27%在VFDT的基础上进行了扩展，提出了针对精度、模型大小和速度的增量优化机制，使VFDT算法能够更好的适应概念漂移.iOVFDT是一种新的增量树归纳方法，具有优化的自适应学习能力的结点划分机制.在树的构建过程中，对每个分裂结点做优化处理,通过对功能叶子的预测实现对精度的监控，通过更新树的结构适应可能存在的概念漂移.相比朴素贝叶斯(Naive Bayes)、加权朴素贝叶斯(Weighted Naive Bayes)等方法，iOVFDT的分类准确度更高.事实上，iOVFDT提供了一种寻找平衡解决方案的机制，它的模型小、内存占用少，同时具有较好的精度Liu等〔28%提出了E-CVFDT(Efficiency CVFDT)的算法，该算法能够处理不同类型的概念漂移.在树的构建过程中，当样本的数目超过窗口大小时，表示窗口已满，此时将对窗口中的所有样本计算信息增益.此外，需要手工指定一个阈值，用于表示最大丢弃的样本数占流入分类模型的样本总数的比重.由于E-CVFDT只对数据分布做了重新分组处理，因此其时间复杂度是线性的.Ren等3%提出了iCVFDT算法(imbalanced CVFDT),该算法通过将CVFDT与一种有效的重采样技术集成，实现类不平衡数据问题的解决.当每个样本到达时，首先检查类的分布；若当前到达的样本总数大于滑动窗口的大小w,窗口向前滑动，产生一个以新到达的样本(丄,$)为开始的新窗口. iCVFDT分类算法有着与CVFDT类似的稳定性能，同时可适用于不平衡数据的分类处理，如P2P流据的8研究挑战与方向从已有研究可以看出，基于决策树的流数据分类算法已经引起了学术界的关注，也有了代表性的研究成果.相对而言，不含概念漂移的流数据分类算法取得了较多的研究成果.然而，基于决策树的流数据分类仍然存在如下几个方面的研究挑战：首先，由于流数据是现实世界的真实记录，是否包含、何时包含概念漂移不受人为控制.为了实现含有概念漂移的流数据分类，需要在对概念漂移做深入探究的基础上构建可靠的分类算法，做到概念漂移与概念演化(Concept evolution)及异常改变的可靠区分.其次，流数据不同于静态数据,无法实现完整的持续存储.因此数据标记将是影响流数据分类的突出问题之一因为基于决策树的流数据分类属于监督学习的范畴，而大量真实数据缺乏有效标记.最后，现实世界中的数据往往呈现出高维和不平衡特性，同时含有多种冗余信息.因此，从富含冗余28。
基于决策树的鸢尾花分类
基于决策树的鸢尾花分类决策树技术是一种流行的分类算法，它能够将复杂的数据集根据一定的特征结构进行划分，这里我们尝试将决策树技术应用到鸢尾花的分类问题上。
首先介绍一下鸢尾花的基本信息，鸢尾花是一种典型的Iris属植物，这里我们将专注于它的三种品种，包括Setosa，Versicolor 和Virginica。
它们的主要特征有花瓣、花萼、花柄和叶片的长度和宽度，这些特征都是不可省略的分类属性。
接下来我们介绍一下使用决策树构建鸢尾花分类器的步骤：（1）获取鸢尾花的特征数据：根据鸢尾花的主要属性将数据集划分为训练集和测试集，使用熟悉的统计学方法，获取数据集中所有特征的概率分布，同时计算出训练集中各类鸢尾花的数量；（2）选择决策树算法：训练样本中各类鸢尾花的分布应该比较均衡，否则需要进行数据采样补偿，以保证模型具有较高的准确性；（3）建立决策树分类器模型：使用决策树算法构建决策树模型，即将特征的概率分布函数作为输入，根据每一步决策的信息熵值进行排序，一直迭代构建决策树，最后得到一个完整的决策树模型；（4）评估分类器模型的性能：将测试集中的样本经过决策树分类器进行分类，比较分类结果与真实标签的差异，以计算准确率，评估模型的性能；（5）确定最优参数：通过多次模型训练和评估，调节参数来寻求最优模型，使模型的性能达到最佳。
决策树的优点在于能够以清晰直观的方式建模生成结果，且参数调节相对较为容易。
由于鸢尾花的特征属性特征值差异不大，因此决策树技术能够较好地拟合出鸢尾花分类器模型。
最后，由于决策树模型可以以图形的方式进行可视化，从而可以更加直观地观察模型优缺点，找出改进模型的方向，以优化模型的性能。
因此，决策树技术在鸢尾花分类任务中应用较为成功，可以有效提高分类的性能。
总之，基于决策树的鸢尾花分类在实践中显示出较高的准确性和鲁棒性，可以有效和有效地将鸢尾花的特征属性分类。
基于决策树的语音与乐音信号分类算法
Ｓｅｃ ｎ ｕｉ Ｃ ｄｃ 编解码 方案 中， ｐｅｈａｄＡ ｄｏ ｏｅ） 联合 了语 音与音频 编码器到 同一框 架 下来 对输 入信 号进 行处 理， 而语音 与乐音信号 的分类 算法是该框架 中必不 可 少 的一部分 ， 了提 高编码 性能 ， 为 要求使用 高效 、 单 简
【 ｓｒｃ】Ｉ ｉ ｐｐｒ ａ ｌ ｒｈ ｒｐｓｄｔ ｃ ｓｉ ｅｓｅｃ ｎ ｕ ｉ ｓ ｎｌ ａｅ ｎｔｅｄｃ ｉｎｔ ｅ ｈ Ａｂｔ ｔ ｎｔ ｓ ａ ｅ， ｎａ ｏ ｔｍ ｉ ｐｏｏｅ ｌ ｓｙｔ ｐｅｈａｄａｄ ｉ ａ ｂｓｄｏ ｅｉｏ ｅ．Ｔ ｅ ａ ｈ ｇｉ ｓ ｏ ａ ｆｈ ｏ ｇ ｈ ｓ ｒ
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文 章 编 号 ：０２ ８ ８ （０ ２ ０ — ０ ８ ０ １０ － ６ ４ ２ １ ）４ ０ ３ — ４
基于决策树 的语音 与乐音信号分类算法 木・用 术 实技 ・
伍 小 二 ， 忍冬 ， 佩 林 应 刘
（ 海 交 通 大 学 电子 信 息 与 电 气 工程 学院 电 子 工程 系 ， 海 ２ ０ ４ ） 上 上 ０ ２ ０
种方法 确实提高 了分类精 确度 ， 但是 由于需要 很 多特 征参数 ， 时 多次 使 用决 策 树 分 类 算 法 ， 高 了 复 同 提
杂度。
本文 中选择 了基 于决 策树 的 Ｉ ３算法 来进 行 Ｄ
的分类算法 ， 才能让该编码器能够实时运行 ， 并且能
种 常用分 类算法进行 比较 可知 ，Ｎ Ｋ Ｎ法计 算 量 太 大 ， 对 每一个待分类 的样 本都要计算 它到全 体 已 知 样 本 的距离 。Ｓ Ｍ 算法更加适合 对小 样本 情况 下 的样 本 Ｖ 进行分类 。而决 策树算 法 理论 清 晰 ， 方法 简单 ， 习 学 能力较 强。如 文献 ［ ］ 的基 于 多层 次 决策 树 的分 ４中
基于决策树的情感分类
基于决策树的情感分类1.引言1.1 概述概述情感分类是自然语言处理领域的一个重要任务，其目的是根据文本的情感态度对其进行分类。
随着社交媒体的普及和大数据时代的到来，情感分类的需求愈发迫切。
传统的分类算法在处理情感分类任务时存在一些问题，如特征选择和维度灾难等。
因此，本文章将探讨基于决策树的情感分类方法，旨在利用决策树算法的优势来解决这些问题。
本文将首先介绍决策树算法的基本原理和方法，包括决策树的构建过程、节点划分准则以及决策树的剪枝方法。
其次，将探讨情感分类的应用背景，包括社交媒体中的情感分析、产品评论的情感分类等。
通过分析情感分类的应用背景，我们可以更好地理解情感分类任务的特点和挑战。
接下来，本文将详细介绍决策树在情感分类中的优势。
相比于传统的分类算法，决策树算法在特征选择和模型可解释性方面具有一定的优势。
同时，决策树算法能够处理非线性关系和多类别情感分类等问题，具有较好的扩展性和适应性。
此外，本文还将展示通过实验比较决策树算法与其他常用的分类算法在情感分类任务上的表现，以验证决策树在情感分类中的有效性。
最后，本文将进行结论总结。
我们将总结决策树算法在情感分类中的优势，并讨论其在实际应用中的潜在局限性和改进方向。
通过本文的研究，我们期望能够更好地理解基于决策树的情感分类方法，并为情感分类任务的实际应用提供有益的指导和启示。
1.2文章结构文章结构是指文章整体的组织方式和排列顺序，旨在使读者能够清晰地理解文章的逻辑结构和内容安排。
本文的文章结构如下所示：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 决策树算法介绍2.2 情感分类的应用背景3. 结论3.1 决策树在情感分类中的优势3.2 结论总结在本文中，文章结构的设计有助于读者系统地了解整篇文章的内容和论证过程。
以下是对各个部分的详细说明：1. 引言在引言部分，首先概述文章要探讨的主题：基于决策树的情感分类。
其次，介绍文章整体的组织和安排，即文章结构。
使用决策树算法进行多分类的步骤方法
使用决策树算法进行多分类的步骤方法决策树算法是一种常用于分类问题的机器学习算法。
它通过构建一个树状结构来对数据进行分类，每个节点代表一个特征属性，每个分支代表属性的取值，每个叶节点代表一个分类结果。
在多分类问题中，使用决策树算法可以将数据划分为多个不同的类别。
下面将介绍使用决策树算法进行多分类的步骤方法。
1. 数据预处理：在使用决策树算法之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据变换和特征选择等步骤。
数据清洗是指去除缺失值、重复值或异常值等不规范的数据。
数据变换是指对数据进行归一化、标准化或离散化等处理，以使得数据更易于处理。
特征选择是指选择对分类结果有重要影响的特征作为输入。
2. 特征选择：在多分类问题中，选择适当的特征对分类结果十分重要。
特征选择的目标是找到最能区分不同类别的特征。
常用的特征选择方法有信息增益、基尼指数和卡方检验等。
通过计算特征与分类结果之间的相关性，选择相关性较高的特征作为输入。
3. 构建决策树：构建决策树是使用决策树算法的关键步骤。
决策树的构建是一个递归的过程，从根节点开始，根据特征的取值将数据分割成不同的子集，然后递归地对子集进行划分，直到所有数据都被正确分类或达到停止条件。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。
ID3算法基于信息增益准则进行分裂，C4.5算法基于信息增益比准则进行分裂，CART算法基于基尼指数准则进行分裂。
4. 决策树的剪枝：决策树的构建过程容易导致过拟合，即对训练数据过度拟合，从而导致在新的数据上表现较差。
为了避免过拟合，可以对决策树进行剪枝。
剪枝是指通过减少树的深度或节点数来降低模型复杂度。
常用的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。
预剪枝是指在构建决策树的过程中，根据一定的准则提前停止划分，而后剪枝是指先构建完整的决策树，然后通过减少节点来降低模型复杂度。
5. 模型评估：在构建完决策树后，需要对模型进行评估，以了解其分类性能。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。
基于决策树的软件分类方法
（ 数据预处理 ： ２ ） 不同测试工具得到的数据形成多个数据 源，采用数据清理和数据转换技术Ｈ，对这些异构数据源的 ｊ
基金项 目：国家 “６ ”计划基金资 助项 目 ２ ０ Ａ ４ ３ ３ ） ８３ （０ ５ Ａ Ｚ ０ ０
数据 ，并利用决策树方 软件分类方法
传统的软件分类方法主要根据软件所完成的功能进行大 致分类。文献【】 用神经网络方法 ，根 据软件 的外部属性 对 ３采 软件进行分类 ：选取 ３ ４个软件作为样本 ，将每个软件 的 ５ ２
个外部属性（ 包括处理的对象为文本还是图片 ， 开发成本的高
度的划分。
图 １ 决策树方法在软件分类 中应 用曲模型
在图 １中，工作流程如下 ：
（ 数据准备 ：通过对软件进行测试得到挖掘的原始 】 ）
数据 。
基于 以上分析 ，可知现有 的软件分类方法还 没有考虑软 件的内部特性 。软件的内部属性可 由测试得 到，由于测试得
到的数据 具有多样性 ，因此要选择合适 的方法对 数据进行清
，
ｉ ｎ ＤＢＭ Ｓ ｃ ａ ｓｆ ａｉ ｎ ｌｓｉ ｃ ｔ ． ｉ ｏ
［ ｙｗｏｄ ｌｓｆ ａｅ ｌｓｉｃｔ ｎ ｄ ｃｓ ｎｔ ｅ Ｓ ｐ ｒｉ ｄＬ ａｎｎ ｅｔＳ Ｉ ａｇ ｒ ｍ Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｗ ａｓ ａ ｏ ； ｅｉｉ ｅ； ｕｅｖｓ ｅｒｉｇＩ Ｑｕｓ（ＬＱ） ｌｏ ｔ ｔｒ ｃ ｆ ｉ ｉ ｏｒ ｅ ｎ ｉ ｈ
维普资讯
第３ ４卷 第 １ 期
Ｖ１ ４ ｏ． ３
・
计
算
机
工
程
如何使用决策树算法进行分类
如何使用决策树算法进行分类随着人工智能领域的不断发展，机器学习被广泛应用于各种领域中，而分类算法则是机器学习中最为基础和重要的一种算法之一。
在分类问题中，决策树算法是一种简单而有效的方法。
下面，我们将探讨如何使用决策树算法进行分类。
一、什么是决策树算法决策树算法是一种基于树模型的非参数监督学习算法，可以用于分类和回归分析。
它通过对训练集中的数据不断进行二分，构建出一棵决策树，使其可以对新的数据进行分类或预测。
决策树算法的构建过程是自顶向下的，即从整体样本集合开始，不断分割生成子节点的过程。
在生成子节点时，需要选择使得分类能力最强的属性进行分割。
为了避免决策树的过拟合，需要采用剪枝方法将过于复杂的决策树进行简化。
二、决策树算法的分类过程决策树算法的分类过程可以分为两个步骤：决策树的构建和分类预测。
1. 决策树的构建在构建决策树时，需要使用训练数据进行学习，并选择最优特征进行节点的划分。
构建过程中，需要注意以下几点：（1）特征选择：决策树的好坏主要取决于属性的选择。
基于信息增益或基尼指数来进行属性选择都是常用的方式。
（2）节点划分：选择了最优特征后，需要将数据集按照该特征的属性值进行划分。
（3）树的生长：重复以上步骤，直到每个叶子节点都是同一类别的样本，或者无法继续进行特征选择为止。
2. 分类预测在构建好决策树后，就可以使用它进行分类预测了。
分类预测的过程是从根节点开始，按照特征进行判断，最终到达某个叶子节点，该叶子节点上的类别即为预测类别。
三、决策树算法的优缺点决策树算法具有以下优点：（1）易于理解和解释：决策树算法生成的决策树可以很清晰地展现出数据的分类情况，方便理解和解释。
（2）处理分类和连续性变量：决策树算法可以处理包括分类和连续性变量在内的各种类型的数据。
（3）高效：在分类预测时，决策树算法的复杂度是O(log2n)，效率较高。
然而决策树算法也存在一些缺点：（1）容易过拟合：在样本数量较少或者属性数量较多的情况下，容易出现过拟合现象。
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基于决策树的分类
决策树(Decision tree)是一种树形分类器，每个节点表示某种属性测试条件，每个分支代表一个测试输出（即将满足条件的样本子集分配到不同分枝上）。
如此递归直到将样本子集分配到叶子节点上。
从本质上来看，决策树是通过一系列特征对数据分类的过程。
使用决策树进行分类时，需要的过程有： ● 决策树学习：利用样本数据训练生成决策树模型；决策树学习是一种逼近离散值目
标函数的方法，它将从一组训练数据中学习到的函数表示为一棵决策树。
决策树的学习过程采用自顶向下的贪婪搜索遍历所有可能的决策树空间，其核心算法是ID3和C4.5。
● 修剪决策树：去掉一些噪音数据； ● 使用决策树对未知数据进行分类
决策树算法的属性度量选择标准有三种，即信息增益（ID3）、增益比率（C4.5）和基尼指数（Gini Index ）。
决策树算法是建立在信息熵上的。
例如，随机事件会产生高的信息增益，越是偶然的事件带来的信息量越多，越是司空见惯的事情信息量越少。
即信息量的多少与随机事件发生的概率有关，是概率的函数f(p)，相互独立的两个随机事件同时发生引起的信息量是分别引起的信息量之和，即f(pq)=f(p)+f(q)。
具有这一性质的函数是对数函数，即：
I(P)=-log 2P 如果训练集合（样本集）S 有c 个不同的类（这是需要分的类），pi 是S 中属于类i 的概率。
则S 相对于c 个状态分类的熵为：
Inf(S)=-∑p i log 2(p i )c i=1
如果C 为2，我们可以看到S 对于c 个状态分类的熵如下图所示：
即只有在样本集中，两类样本数量相同时，其熵才最高为1，如果只有一种，则熵为0。
我们假设对于S 而言，有n 个条件（检验T ）将S 分为n 个子集s1、s2、s3等，则这些条件得到的信息增益为：
Gain(S,T)=Inf(S)-∑|S i |
S Inf(S i )n i=1
条件（检验结构）分为两种：
● 离散型检验，即对于每个检验都有一个分支和输出； ● 连续型检验，即它的值是一个连续型值（数值），此时可以对其进行排序后，选择
相应的阀值Z。
对于m个连续型值，理论上阀值有m-1个；
ID3算法
ID3决策树的每个节点对应一个非类别属性，每条边对应该属性的每个可能值。
以信息熵的下降速度作为选取测试属性的标准，即所选的测试属性是从根到当前节点的路径上尚未被考虑的具有最高信息增益的属性。
上面的例子中，最后分为买和不买两种，买的人数为640，不买的人为384，总人数为1024。
我们首先计算对于此样本S而言两个状态的熵：
Inf(S)=-(640
1024log2640
1024
+ 384
1024
log2384
1024
)=0.9553
下面我们按照年龄、收入、学生和信誉四个检验T来检测它们对类别的影响：●年龄
➢年轻人中128买，256不买，其Inf(S1)=0.9183
➢中年人中256买，0不买，Inf(S2)=0
➢老年人中256买，128不买，Inf(S3)=0.9183
➢信息增益值为：
Gain(Age)=Inf(S)-|S1|
|S|inf(s1)−|S2|
|S|
inf(s2)−|S3|
|S|
inf (s3)= 0.9553 -384
1024
∗0.9183−
256 1024∗0− 384
1024
∗0.9183 =0.9553 – 0.75*0.9183 = 0.2657
●收入
➢高，160，128，Inf(s1)=0.9911
➢中，160，192，Inf(s2)=0.9940
➢低，192，64，Inf(s3)=0.8113
➢信息增益值
×0.9940 −Gain(income)=0.9544 -（（160+128）/1025）×0.9911 -352
1024
256
×0.8113=0.1311
1024
●学生：0.1697
●信誉：0.0462
我们可以看到，年龄这个因素的信息增益量最大，因此首先使用该检测属性，其结果为：
我们接下来在对子节点进行信息增益的计算：
我们可以看到，按学生分后，就剩下二元的买或不买了。
这个决策依据作出了。
接下来对年龄为老的进行分类，最后结果是：
我们可以看到，根据选择属性的顺序不同和值的不同，最后年龄、信誉和学生与否就作出了最后的决策（每个节点只有一个值），而信誉与否没有参与到决策中去。
我们可以看到，上述决策树的属性值并不是太多，当某个属性的值有很多种时，采用信息增益选择属性就会有很多的问题。
最极端的情况是编号属性，即n个样本有n个值。
ID3算法采用信息增益的方式，而对于一个属性而言，值越多，其信息看起来越纯，熵越高，导致了决策容易偏向多值属性，而直接导致过学习问题（即属性对于判断并无帮助）。
C4.5算法
C4.5算法对于ID3的改进之处在于：
●采用增益比率而不是增益值
●合并连续值属性（不再局限离散值）
●缺乏属性值时也能对样本进行训练
●K次迭代交叉验证
●产生规则
设训练集合S中属性A有c个不同的值，则其分裂信息定义为：
SpInfo(A,S)=-∑|s i|
|S|log2(|s i|
|S|
)
c
i=1
信息比率定义GainRatio(S,A) = Gain(S,A)
Splinfo(S,A)下面是一个训练例子：
●按年龄分为三组（青384，中256，老384）Gain(Age)=0.2657
SpInfo(Age) = -2*3
8log23
8
− 1
4
log21
4
= 1.5613
GainRation(Age)=0.1702
●按收入GainRation(Income) = 0.0849
●按是否学生GainRation(Student)=0.1702
●按信誉GainRation(Credit)=0.0498
对于连续值（编号顺序）的处理，C4.5是采用一个阀值的形式：
对于温度值，我们可以以1/3和2/3处作为阀值点Z，即第一个阀值为（48+60）/2，第二个阀值为（72+80）/2，以此将该值转换为二值。
对于缺失样本的情况，可以通过期望概率值进行处理：
以概率赋值来缺失数据，如A的概率为5/13，B的概率为3/13，C的概率为5/13。