基于决策树的数据挖掘方法在化学模式分类中的应用-中国优秀硕士学位论文全文数据库

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基于决策树的数据挖掘方法在化学模式分类中的应用

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【英文题名】	Data Mining Based on Decision Tree and the Application in Chemical Pattern Classification
【作者】	李琳;
【导师】	陈德钊;
【学位授予单位】	浙江大学;
【学科专业名称】	化学工程
【学位年度】	2005
【论文级别】	硕士
【网络出版投稿人】	浙江大学
【网络出版投稿时间】	2005-04-29
【基金】	国家自然科学基金
【关键词】	数据挖掘; 决策树; 离散化; 属性选择; 化学模式分类;
【英文关键词】	data mining; decision tree; discretization; feature selection; chemical pattern classification;
【中文摘要】	随着计算机技术和现代测试分析技术的发展,在化学化工领域积累了大量的数据。数据挖掘技术的产生和发展为从这些数据获取有用知识提供了有力的工具。数据挖掘工具的有效性,总是与各个领域的数据特点紧密的结合在一起。本文针对化学模式分类中的数据具有高维、复共线性和带有噪音的特点,利用决策树及其预处理过程,对连续属性的离散化、属性筛选、规则获取、化学模式分类建模等进行了研究,并介绍了各种数据挖掘方法和决策树的基本理论,以及化学化工数据挖掘所面临的问题。全文主要内容如下: (1) 由于化学分类数据集大多为连续型数据集,若要提高决策树分类器的性能,须先将连续型数据离散化,以方便进一步的处理过程。本文系统阐述了连续属性离散化的原理、方法以及国内外的研究现状。通过分析各种算法的特点和适用性,针对实际化学数据特点,选择最小描述长度划分法(MDLP)对数据进行离散化。与其它方法相比,MDLP算法稳定、...
【英文摘要】	As the computer technology and modern analytical technology develop, the amount of data in chemistry and chemical engineering has increased fast. The appearance and development of data mining supplies us a powerful tool to gain useful information hidden in all kinds of data. But the effect of these methods has close connection with the characteristic of data in variable fields. The data of chemical classification often has the feature of higher-dimension, noise and compound linear. In this paper, we focus o...

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导师：陈德钊导师单位：浙江大学学位授予单位：浙江大学
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