基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估

对电网故障设备进行准确的状态评估可有效提高产品质量,减少资源浪费。提出了一种基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估方法。首先,通过对电网设备故障因素进行分析,构建了包含13个状态量的设备故障状态体系。其次,基于C4.5决策树算法构建了电网设备状态评估模型。最后,通过后剪枝算法对模型进行剪枝降低模型复杂度,并定义多项指标对算法模型进行评价。实际数据分析结果表明,构建的算法模型预测准确率、精确率均能够达到91%以上,有效支撑设备厂商储备备品备件方面工作,提升企业效益。

基于C4.5决策树算法构建学生画像模型的研究与实现

近年来,随着大数据分析技术的发展,用户画像技术日趋成熟,挖掘数据中的隐藏信息已经成了研究热门。文章参考用户画像技术,提出了一种基于C4.5决策树算法的学生画像建模方法。文章以广西大学计算机与电子信息学院的本科生为研究样本,搜集学生们的行为数据制作数据集。该模型采用平均值填充法进行数据预处理,并将清洗完毕的数据投入训练模型进行调参,从而获得最后的测试模型。该模型能够按照三级标签体系将学生分类,准确率达到62.3%。最后该文对研究结果进行了分析总结,确定了未来的发展方向。

CEO特征与新创企业战略惯性--来自C4.5决策树的经验证据

现有观点通常认为,大企业具有惯性,而小企业具有灵活性。已有研究关注CEO特征与一般企业战略惯性的关联,较少考虑相关结论对新创企业的适用性。此外,相关文献主要围绕因果推论展开,鲜有基于预测角度的定量研究。采用机器学习中的C4.5决策树算法,以我国2009—2019年经营年限在12年以内的上市公司为样本,研究基于CEO多维特征构建的C4.5决策树能否预测新创企业战略惯性,并进一步分析CEO特征的相对重要性及其对新创企业战略惯性的影响机制。结果显示:对新创企业战略惯性,基于CEO特征构建的C4.5决策树具有一定的预测能力;在众多CEO特征中,CEO学历、持股比例和收入是预测新创企业战略惯性的3个关键特征;CEO特征与企业内外部环境间的6种交互均会导致新创企业产生战略惯性,即殊途同归。结论有助于深化新创企业战略惯性理论解释,为新创企业战略管理实践提供启发。

基于决策树C4.5模型的数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

文章采用了决策树C4.5模型的数据挖掘技术对某高校21级软件专业的学生成绩进行深度分析,并生成决策树,同时挖掘出学生的期末考试成绩与课堂表现、考勤和平时实验有着密切的关系,找出影响该门课程考试成绩的关键因素是课堂表现,此结论能够对学生的学习,教师和教学管理者的工作起到指导作用。

应用C4.5算法构造客户分类决策树的方法

客户等级划分是CRM中一个非常重要的方面，而决策树是进行分类分析的一个常用工具，该文主要讨论如何应用C4.5算法构造客户等级分类决策树及其在CRM中的应用。

基于C4.5决策树算法的中医胃炎实验数据分类挖掘研究

C4.5算法是决策树数据挖掘中功能相对比较全面的一种工具。实验对经过预处理后的800例中医胃炎的辨证数据病例采用C4.5算法进行分类,建立中医胃炎辨证分类决策树,并提取决策树中蕴含的分类规则。挖掘出的分类规则基本符合中医胃炎的辨证规律以及名老中医诊治胃炎的诊疗经验。

基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法

为了克服BP神经网络、支持向量机、K-近邻和贝叶斯等分类器通常存在训练时间长、编程和运算复杂、难以满足实时性等问题,提出了基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法,介绍了层次化分类器设计方法,并以二分"小型车"为"小客车"和"小货车"两类的C4.5决策树的构造为例,对视频车辆车型分类C4.5决策树的构造过程作了详细介绍.最后通过实验证明了该算法进行车型分类的有效性.

数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法

针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间.

一种基于C4.5决策树的Web页面分类算法

WEB文本自动分类在很多方面都有着重要的应用,如信息检索,新闻分类等。决策树算法是一种简单并且广泛使用的分类方法,具有很多优点如:分类精度高,分类速度快等。主要研究了运用C4.5决策树构建Web页面分类器的基本方法和过程,并提出了一个基于C4.5决策树的Web页面分类器的框架。在此基础上实现了一个运用于网络爬虫的Web页面分类器,实验结果表明该算法是非常有效的。

一种基于C4.5决策树算法的Web页面分类算法

页面分类是Web信息处理的一个基础性问题,而页面分类算法是页面分类中设计实现分类器的理论基础.在页面分类算法领域,目前最典型的分类算法包括决策树算法、贝叶斯算法、KNN算法等.笔者讨论了这几种典型的分类算法的理论基础,分析了每个算法的优缺点,最后,笔者给出了一种基于C4.5算法的Web页面分类器的实现过程.

基于决策树分类C4.5算法对乳腺肿块计算机辅助诊断的应用研究

本文尝试运用数据挖掘中的决策树分析技术,对BI-RADS乳腺肿块病例进行推理,得到相对应的诊断结论。为提高乳腺疾病计算机辅助诊断和临床诊治水平,提供一个参考的方法。

决策树C4.5算法在新疆维吾尔草药图像分类中的应用

目的:利用小波变换法提取新疆维吾尔草药图像的特征,对植物药图像进行分类研究。方法:此次研究选取新疆维吾尔草药图像200张,其中花类图像100张,叶类图像100张。对图像进行去噪、尺度归一化和空间转换等预处理。利用小波变换分别提取花类、叶类图像的特征向量,用类间距法获取具有较好的分类能力的特征量,使用决策树C4.5算法对特征的分类能力进行评价。结果:对得到的这些特征量,分别利用决策树C4.5算法和贝叶斯方法进行分类,决策树算法分类准确率达到了80.0%;贝叶斯方法分类准确率达到73.5%;结论:结果显示,采用小波变换提取的特征在对不同类型的维吾尔草药图像进行分类时,将最大类间距和决策树C4.5算法结合能达到一定的分类能力;因此,决策树分类算法可以在一定程度上对新疆维吾尔草药图像进行判别分类。

基于决策树分类C4.5算法对乳腺肿块计算机辅助诊断的应用研究

本文尝试运用数据挖掘中的决策树分析技术,对BI-RADS乳腺肿块病例进行推理,得到相对应的诊断结论。为提高乳腺疾病计算机辅助诊断和临床诊治水平,提供一个参考的方法。

决策树分类算法C4.5中连续属性过程处理的改进

决策树分类算法C4.5是数据挖掘中最常用、最经典的分类算法。但是C4.5算法也存在一些不足之处,针对C4.5算法处理连续属性比较耗时的特点,本文对连续的处理过程进行改进,以提高算法的计算效率。改进的C4.5算法与原C4.5算法相比,在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。

SVM和C4.5决策树在肝包虫CT图像分类中的研究

探讨C4.5决策树、支持向量机分类器在新疆地方性肝包虫CT图像分类中的应用。使用sym4小波变换方法对预处理的图像进行特征提取,运用统计学方法筛选出最优的特征子集,并构建C4.5决策树分类模型和支持向量机分类模型,进一步对模型的准确性、召回率等进行评估。结果显示,3种CT图像两两分类和综合分类时,C4.5决策树分类模型的分类精度都明显高于支持向量机分类模型,C4.5决策树分类模型的分类精度均达到87%以上,分类效果较好。实验结果表明,将C4.5决策树分类器应用于肝包虫CT图像的分型中,为肝包虫病影像学诊断提供了一定的依据,也为后续新疆地方性肝包虫病计算机辅助诊断系统的研发奠定了基础。

决策树分类算法中C4.5算法的研究与改进

C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,虽然其有很强的噪声处理能力,但当属性值缺失率高时,分类准确率会明显下降,而且该算法在构建决策树时,需要多次扫描、排序数据集、以及频繁调用对数,针对以上缺点,本文提出一种改进的分类算法.采用一种基于朴素贝叶斯定理方法,来处理空缺属性值,提高分类准确率.通过优化精简计算公式,在计算过程中,改进后的计算公式使用四则混合运算代替原来的对数运算,减少构建决策树的运行时间.为了验证该算法的性能,通过对UCI数据库中5个数据集进行实验,实验结果表明,改进后的算法极大的提高了运行效率.

基于C4.5决策树的多特征遥感分类方法

以钱塘江流域为研究区域,利用2010年ETM,MODIS和DEM多源数据,进行土地利用分类研究。在分析土地类型的光谱特性和植被指数年度变化基础上,运用光谱指数法和代数法从数据中提取各种土地覆被类型特征。利用WEKA软件平台下的C4.5决策树算法构建决策树分类模型,对钱塘江流域土地覆被类型进行分类研究,取得较高的分类精度。

C4.5决策树算法在医疗数据分类中的应用研究

随着医疗水平的不断提高,借助机器学习方法对大量的医疗诊断数据进行分析成为近年来热点研究方向之一。在介绍C4.5决策树算法的相关理论及建树流程基础上,以竞赛项目中的乳腺癌数据集为基础,对数据集进行预处理,建立决策树分类模型,以可视化形式展示分类结果。实验结果表明,该分类模型可达到较高的准确率,证明决策树算法有助于医疗数据分析应用。

C4.5决策树分类算法性能分析

大数据时代,人们日益关注如何获取海量数据背后的重要信息,探寻其存在的关系和规则,帮助决策者做出准确预测。C4.5决策树分类算法就是对海量数据集进行分类处理的经典算法,利用训练集构造决策树模型,从中提取有意义、有价值的分类规则。论文在研究如何构造决策树的基础上,对C4.5算法的性能进行深入分析。

决策树C4.5算法在天然气输差分析中的应用

分类器是数据挖掘的一种基本方法。文章首先介绍了分类器的基本概念和决策树构建思路,然后讲述了在天然气信息数据库的基础上如何建立决策树分类器(用Java语言)和寻找影响输差较大的因素,从而得出一些实用的预测输差的规则。