决策树与神经网络的分类比较

树 。 二 步 是 修 剪 决 策树 ， 除 冗 余 的 枝 叶 以生 成 简 练 的 树 。 决 第 排 快、 确性又高。 准
大 多 数 决 策 树 的 生 成 是 沿 用 自顶 向 下 递 归 的 方 法 来 构 造
策 树 构 造 的时 候 不 需 要 很 多 专业 知 识 或 设 置 参 数 ． 生成 速 度 既 的 。 先 训 练 数 据 集 ． 用 合 适 的 映 射 函数 来 表 示模 型 。在 模 型 首 使 产 生 的 过 程 中 ， 求输 入节 点 Ｎ， 要 以训 练 数 据 集 Ｄ。Ｄ ｆ】 ｅｄ， ＝ｄ， ，， ｄ ｄｌ 。模 型 的 预 期 输 出将 是 一 个 决 策 树 ， 是 基 于数 据 集 Ｄ 它 决 策 树算 法 时 常被 应 用 在 各 个 领 域 的 分 类 工 作 中 ．商 业 应 用 中就 经 常使 用 决 策 树 来对 顾 客 或 商 品 进 行 分 类 来 生 成 消 费 规 产 生 的 ． 节 点 Ｎ 作 为 根 ： 以 点 其 中每 个 叶 节 点 都 被 标 记 为 一
类 器 来 预 测 类 属 标 号 。在 上 面 的 ｉ 个 实 例 中 ， 产 品应 对 ” 新 有销 敏 据 售 潜 力 ” ” 销 售 潜 力 ”网 络 流 量 应 对 ” 常 ” ” 常 ”考 生倾 和 无 ： 正 和 异 ：
离 散 值 表 示 二 、 策树 与神 经 网 络 概 述 决 １ 决 策 树 方 法 、 决 策 树 是 一 种 常 Ｉ 数 据挖 掘算 法 ．它 是 从 机 器 学 习 领 域 【的 ｝ 分 在 向的 专 业 应 对 ” 业 １ 、专业 ２ … … ” 业 ｎ 这 些 类 属 可 以用 策 节 点 、 枝 和 叶 子 所 组 成 。 根 节 点 和 各 个 内部 节 点 上选 择 最 专 ”” ” 专 ”
１ 决 策 树 的分 类 过 程 、
与 神 经 网 络 相 比 ．决 策 树 的 优 点 在 于 可 以处 理 非 数 值 型 的 决 策 树 归 纳 从 类 标 记 的 训 练 元 祖 学 习决 策 树 。决 策 树 由 决
适 合 的 属性 捕述 ， 且 根 据 该 属 性 的不 同 取值 ． 续 向下 生 成 新 并 继 的 分 支 。 样 树 节 点 或 叶 节 点 分 别 对 应 着 某 一 个类 或 划 分 。 用 这 使 决 策树 算 法 对 数 据进 行 分类 ． 以很 直 观 地 显 示 出 分类 的规 则 。 可 大 部 分 决 策 树 会 产 生 二 叉 树 结 构 ．不 过 有 些 决 策 树 算 法 产
的 事 态 发 展 ． 种 决 策 如 果 用 有 向的 图形 来 表 示 ， 是 决 策 树 这 就
决 策 树 是一 个 由 上 自下 生 成 的 过 程 每 个 内部 节 点 都 各 自 拥 有 对 应 这 一 条 分 枝 解 答 方 案 ．这 个 解 答 方 案 中 包 括 了 该 节 点
数 据 分 类
、
举 例 而 言 ． 市 的进 货 人 员 要 了 解 近 期 顾 客 的购 买 趋 向 ， 超 新 统 和 神 经 网络 相 结 合 ．设 计 出兼 有 专 家 系 统 和 神 经 网 络 优 点 的 产 品是 否 有 销 售 市 场 网 络管 理 员要 分 析 网 络 流 量 的异 常情 况 ． 混 合 系 统 Ｉ ｌ １
判 别 是 正 常 的 用 户 行 为 或 是 恶 意 的 病 毒 术马 的作 用 高 考 专业 三 、 策 树 与 神经 网络 的 分 类 比 较 决
设 置 要 留意 的 是 考 生 报 考 专 业 的 倾 向 这 些 对 数 据 的 分 析 都 集
中 在 数 据 的 ” 类 （ Ｉ ｓ ｉ ｔ ｎ ” ． 需 要 构 建 一 个 模 型 或 分 分 ｃ ｓｉｃ ｉ ） 上 都 ａ ｔａｏ
【 键 词 】 数 据 挖 掘 分 类 决 策 树 神 经 网 络 关 ：
０． 言 引
理解 性 。［ １ １
数 据 库 蕴 藏 大量 信息 ， 以用 来 作 为 决 策 的依 据 。 可 分类 是 ～ 助 于我 们 更 好 更 全 面 地 理 解 数 据
一
所 有 神 经 网 络 的 工 作 过 程 主 要 分 为 两 个 阶 段 ，一 是 学 习 阶
２１ ０ ０年第 ７ 期
福
建
电
脑
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决策树 与神经 网络 的分 类 比较
吴 春 琼
（福 州英 华 职 业 学 院 福 建 福 州 ３０ １ ５ ０ ８）
【 摘
要 】 决 策树 与神 经 网络 是数 据挖 掘 中两种 重要 的算 法 。本 文 比较 了 决策 树 与 神 经 网络 在 分 类 上 的 异 同点 。 ：
中 逐 渐 发 展 起 来 的一 种 分类 函数 逼 近 方 法 『１ 策 树 是 一 种 树 生 的决 策 树 就 是 多 叉 的 树 Ｃ Ｒ ４决 Ａ Ｔ算 法 得 到 的决 策 树 每 个 节 点 形 结 构 ．是一 种有 向无 环 树 决 策 树 的本 质 是 分 类 函 数 逼 近 算 有 两 个 分 枝 ． 是一 个 二 又 树 。 法 。 决 策 树 的 结构 类 似 于 流 程 图 ． 方 向 性 ， 且 它 的 每 一 个 叶 有 并 节 点 与子 结 点 以外 的 内部 节 点 都 可 以 代 表 一 条 属 性 上 的 规则
根 节 点 到 叶 节 点 的 路 径 可 以 解 释 出某 一 个 分 类 的 形 成 规 则 ． 所
最 一 在 现 实 生 活 中 ．每 个 决 策或 事件 的发 生 都 有 可 能 引 起 不 同 的 属 性 和 判 断 规 则 。 后 每 个 叶 节点 都 会 对 应 一 个 分 类 。 条 由 规 决 策 树 的归 纳 、生 成 过 程 一 般 包 括 两 步 ．第 一 步产 生一 棵 决 策 以 使 用 决 策 树 可 以很 容 易 地 生 成 规 则 ． 则很 容 易解 读 。
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种 重 要 的数 据 分 析 形 式 ． 于提 取 描 述 重 要 数 据 类 。 过 分 类 有 段 ： 是 工 作 阶段 Ｉ 用 通 二 】 １ 神经 网 络 用 于 数 据 挖 掘 的 困 难 之 一 是 ．对 经 过 训 练 的 神 经 网络 的输 出结 果 很 难 给 出直 观 的规 则 ．许 多学 者试 图将 专 家 系