基于數(shù)據(jù)挖掘的決策樹算法研究及應(yīng)用探討.pdf

1、決策樹是建立在信息論基礎(chǔ)之上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類挖掘的一種方法。其基本思想是，通過一批已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立一棵決策樹，然后利用建好的決策樹，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。決策樹的建立過程可以看成是數(shù)據(jù)規(guī)則的生成過程，因此可以認(rèn)為，決策樹實現(xiàn)了數(shù)據(jù)規(guī)則的可視化，其輸出結(jié)果也容易理解。決策樹方法精確度比較高，結(jié)果容易理解，效率也比較高，因而比較常用。至今已經(jīng)提出了決策樹的很多算法，通過分析已知的分類信息得到一個預(yù)測模型。根據(jù)需要挖掘信息的類型和特點，需要運用不

2、同的分類方案，用最合適和優(yōu)化的算法來滿足信息挖掘的需求，這就是本文的著眼點和主要研究內(nèi)容。 本文列舉了經(jīng)典ID3算法[1]和知識優(yōu)選策略的應(yīng)用實例。信息增益的屬性遞歸優(yōu)化方法[2]首次應(yīng)用到高考招生測評的數(shù)據(jù)挖掘中，并且將屬性遞歸優(yōu)化算法根據(jù)實際需要在高考招生測評工作中進(jìn)行了測試。這個是一個新領(lǐng)域的應(yīng)用，此種應(yīng)用尚屬首例。 本文首次提出了結(jié)合ID3算法的知識優(yōu)選策略的屬性遞歸優(yōu)化算法。試驗表明，該算法對ID3算法有所改進(jìn)