一个基于粗集的决策树规则提取算法.pdf
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基于决策树规则分类算法的研究(1215).pptx
基于决策树规则分类算法的研究;介绍内容;一、研究的主要内容;二、数据挖掘及其分类方法概述;2.1数据挖掘的理论
;数据挖掘的具体过程如下图所示：;2.2分类概念及算法描述;;2.3分类算法度量的方法与尺度;三、C4.5算法;3.1决策树算法的基本理论;;3.2决策树的基本算法;;3.3C4.5算法;;;;C4.5算法的工作流程图：;四、基于规则排序的决策树分类
算法CABRR的研究;4.1CABRR算法的产生;4.2CABRR算法基本概念;;4.3CABRR算法的基本思想
及规则排序算法;开始;规则集排序后对测试数据集进行分类的流程图：;4.5CABRR算法的实例分析;
表（a）脊椎动物数据集
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基于粗集的规则获取算法及覆盖粗集模型研究的开题报告.docx
基于粗集的规则获取算法及覆盖粗集模型研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着大数据时代的到来，数据的重要性越来越凸显。但是，数据本身往往是杂乱无章的，需要对数据进行处理和分析才能得出有用的信息。数据挖掘便是一种从数据中提取有价值信息的工具。在数据挖掘中，分类算法是常用的工具之一。
分类规则是分类算法的核心。分类规则旨在描述给定对象的属性值如何与预定义的分类相关联。基于粗集理论的规则获取算法是一种简单而有效的分类算法。它能够自动从数据中学习粗糙规则，并用于分类、预测等任务。基于粗集的规则获取算法在领域如医疗、金融、安全等领域具有广泛的应用。
然而，当前的基于粗集的规则获取算法在研究过程中，往往会
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* * 兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，效之以计，而索其情。一曰道,二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。 夫未战而庙算胜者，得算多者；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况於无算乎？ 兵法：一曰度，二曰量，三曰数，四曰称，五曰胜。地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。 4.1 决策分析案例背景 匹兹堡开发公司(PDC)已购得一块地用于建造一个高档的沿河综合商业楼，其位置对繁华的匹兹堡和金三角有很好的景观，所谓金三角是指两条小河汇流成俄亥俄(Ohio)河的地段。每一个建筑物单元的价格是30万～
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* 兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，效之以计，而索其情。一曰道,二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。 夫未战而庙算胜者，得算多者；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况於无算乎？ 兵法：一曰度，二曰量，三曰数，四曰称，五曰胜。地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。 * 4.1 决策分析案例背景 匹兹堡开发公司(PDC)已购得一块地用于建造一个高档的沿河综合商业楼，其位置对繁华的匹兹堡和金三角有很好的景观，所谓金三角是指两条小河汇流成俄亥俄(Ohio)河的地段。每一个建筑物单元的价格是30万～
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一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法.pdf
维普资讯
第 31卷 第1期 合肥 工业 大 学 学报 (自然科学版) Vo1．31No．1
2008年 1月 JOURNAL OFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY Jan．2008
一 种基于粗集的决策表属性值约简改进算法
史君华
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基于决策树算法的资格审查研究;目录;决策树算法概述;算法定义与原理;决策树的构建过程;算法优缺点分析;资格审查的背景;审查的必要性;审查流程介绍;现有审查方法;决策树在审查中的应用;数据收集与预处理;决策树模型的训练;模型在审查中的作用;案例分析;具体案例选择;决策树模型应用效果;案例中的问题与解决;决策树模型优化策略;特征选择与优化;模型剪枝技术;模型评估与改进;未来研究方向;算法的进一步研究;审查流程的创新;技术与业务的结合;基于决策树算法的资格审查研究(;内容摘要;内容摘要;决策树算法概述;决策树算法概述;基于决策树的资格审查模型构建;基于决策树的资格审查模型构建;基于决策树的资格审查模
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《基于经典决策树算法C5.0算法》-毕业论文.doc
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摘 要
随着全球信息化的加剧，中国电信业改革的不断深入，电信运营商之间对客户的争夺也越来越激烈，客户选择运营商和电信产品选择余地越来越大。电信运营商就必须要运用各种手段来吸引新客户和保留老客户。因此，如何维持现有客户、挖据潜在客户，是当前电信运营商急需解决的问题。
本文基于经典决策树算法C5.0算法，针对传统的的Office系统分析工具无法满足对电信行业庞大的数据量进行数据挖掘的需求，借助软件设计的思想，运用软件设计工具实现C5.0算法，从电信行业数据中挖掘出有利于电信行业决策的信息，指导企业寻找目标市场、产品定位等一系列市场营销活动，使电信行业经营活动更为有效。
关键
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(决策树算法).docx
人工智能技术报告数据挖掘决策树经典算法决策树算法简介决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的/view/8348989.htm分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。决策树算法构造决策树
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第9章 决策树算法 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著 电子工业出版社 第9章 决策树算法 本章大纲： 决策树算法原理 常用决策树算法 决策树剪枝 由决策树提取分类规则 应用实例分析 9.1 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→TH
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经典决策树算法.doc
Algorithm Apriori（T）
1、 //对事务集T进行第一轮搜索
2、//n是T中事务的数目
3、 //随后的各轮搜索
4、 //此函数会在后面给出
5、 //对所有事务扫描一遍
6、
7、
8、 c.count ++;
9、 endfor
10、 endfor
11、
12、endfor
13、
Function candidate-gen()
1、 //初始化候选项集集合
2、 // 找出所有的“只有最后一项不同”的
3、
4、
5、 //根据字典排序将和合并
6、
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1 决策树算法.doc
数据挖掘经典算法
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。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。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数据库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。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
1.1 决策树的工作原理
决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有
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R语言-决策树算法
决策树算法
决策树定义
首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。
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观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是virginica(图中黑色的分类)
我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树：
这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。
前面我们介绍的k