【英文题名】
The Research on the Algorithms of Optimizing Decision Tree Classification
【作者】
吴绪玲 ;
【导师】
邓平 ;
【学位授予单位】
西南交通大学 ;
【学科专业名称】
计算机应用技术
【学位年度】
2010
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
西南交通大学
【网络出版投稿时间】
2011-12-06
【关键词】
数据挖掘 ;
ID3算法 ;
决策树 ;
多值偏向 ;
信息增益 ;
信息熵 ;
【英文关键词】
Data Mining ;
ID3 algorithm ;
Decision tree ;
Multi-value bias ;
Information gain ;
Information entropy ;
【中文摘要】
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的数据中,提取出有效的和潜在规律性信息的过程。数据挖掘的任务就是从数据集中发现模式,它融合了数据库、人工智能,、机器学习、统计学等多个领域的理论和知识。在数据挖掘中,分类和预测是被广泛研究的技术,并且已经广泛地应用于许多领域,对未来商业和人们的生活也将产生深远的影响。决策树方法自20世纪60年代以来,在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用,其中以Quilan于1986年提出的ID3算法最为著名。本文主要研究决策树ID3算法及其改进。
本文深入研究了ID3算法的理论基础及构建决策树的过程等知识。Quinlan提出的ID3算法虽然很经典,但也有美中不足之处。第一,算法中使用了对数计算,而且计算过程复杂；第二,取值较多的属性被选择的机率比较大,即多值偏向问题。为了解决ID3的这些问题,本文引入了泰勒公式和麦克劳林公式,对原ID3算法进行化简,不仅属性信息增益的计算步骤减少,而且使信息熵的计算公式本身变得十分简洁；对于ID3算法偏向于选取有较多取值的属性的缺点,用一个与属性取值个数相关的函数对简化后的属性信息增益进行修正。通过以上两个方面的优化,新算法在构建决策树的速...
【英文摘要】
Data Mining is a process which extracts effective、potential、regular knowledge and information from the large、incomplete、noisy data. Finding patterns is the task of Data Mining from data sets. Data Mining combines with theory and technology of data warehouse, artificial intelligence, machine learning, statistics and other fields. Classification and prediction technology of Data Mining is widely researched and used in many fields. Consequently, it will produce far-reaching impact on future commercial and peop...
【更新日期】
2012-02-23
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