决策树中ID3算法与C4.5算法分析与比较

论述了决策树表示方法及ID3、C4.5决策树学习算法,特别对决策属性的选取法则进行了说明。通过实例解析ID3、C4.5算法实现,结果表明C4.5算法在决策树分类效率和直观性都得到了提高。

基于决策树的ID3算法与C4.5算法

论述了在数据挖掘中基于决策树的ID3算法以及C4.5算法,说明了两种算法的优缺点.通过实例解析了ID3算法和C4.5算法的实现过程,能够直观看出C4.5算法相比较与ID3算法的优越性.

决策树的经典算法:ID3与C4.5

决策树各类算法,各有特点,其中J.R.Quinlan提出的ID3算法最具代表性,在国际上的影响也最大,C4.5算法就是在ID3算法基础上进行改进得到的。通过对两种算法详细描述,阐明了决策树算法步骤及其主要思想。

基于决策树的ID3算法和C4.5算法的比较

阐明决策树分类器在用于分类的数据挖掘技术中依然重要,论述基于决策树归纳分类的ID3、C4.5算法,并且对决策属性的选取法则进行说明。通过实例解析ID3、C4.5算法实现过程,结果表明C4.5算法相比较于ID3算法的优越性,尤其在处理具有多属性值的数据时的更加合理和正确。

决策树分类算法——ID3算法及其改进算法C4.5讨论

本文讨论了基于互信息的决策树分类算法——ID3算法及其改进算法C4．5。

基于面向对象方法的ID3算法的设计与实现

ID3算法是最基本的决策树学习算法,有很广的应用。现从面向对象方法出发,运用C++的标准模板库和通用工具,讨论了基于ID3算法的通用学习系统,并进行了面向对象分析、设计和实现。

C4.5算法的分析及应用

C4.5算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,应用广泛。介绍了决策树及其常用算法ID3,指出了它存在的缺点。分析了C4.5算法,通过其在高校教学决策中的应用实例,说明数据分类并实现预测的过程。最后指出了C4.5算法的不足及未来的研究方向。

基于C4.5数据挖掘算法研究与实现

经典的C4.5算法的出现,即是对ID3算法的改进,它在ID3算法的基础上进行数据的处理分析,保留了ID3算法的大多优点,而且在预测变量的处理分析技术方面都有了很大的进步,这种算法的出现可以解决决策树数集分类问题。本文在对决策树算法进行钻研,在天气数据集上,编写代码并利用ID3算法和C4.5算法生成决策树,并对树的模型进行分析。从结果来看,采用C4.5算法构建的决策树具有较高的数据准确率,更接近实际情况。

决策树算法在农业气象灾害统计中的应用

分析了决策树分类算法中的ID3算法和C4.5算法,在论述分类挖掘的基础上分析了决策树分类挖掘系统的建立思想、步骤及算法,并把这两种算法应用到优化农业气象灾害统计的实验中,研究了决策树算法在气象灾害导致的直接经济损失评估中的应用,实验结果证明了该方法的可行性。

决策树算法的研究综述

数据挖掘中一项重要的方法是数据的分类,而决策树是分类算法中一个主要的算法分支,决策树算法是我们在数据挖掘中常常会用到的一种方法。本文重点介绍构造决策树过程中应用最广泛的ID3算法、C4.5算法和GART算法。

决策树学习在RoboCup仿真球队中的应用研究

通过对基于决策树的学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent“行为选择能力”的训练算法,使得Agent能够根据当前场上的状态,决定下一步的行动。并以射门为实例,用该方法对Agent进行训练,使Agent学会判断当前状态是否可以射门,在不可射门的情况下选择下一步的行动。

基于数据挖掘的IDS系统数据规则库改进设计

针对目前网络攻击越来越频繁,现有的IDS系统检测分析不够精准,IDS系统数据库的防御已经无法满足入侵防御需求的现状。采用数据挖掘技术中的C4.5算法和序列模式挖掘算法,对系统的获取的数据包进行数据挖掘,其中C4.5算法针对的是描述系统缺陷和已知攻击方法的数据,而序列模式挖掘算法针对的是系统调用序列数据,提高数据分析的准确性。实验表明,本文对IDS系统数据规则库的改进,大大提高了系统对入侵数据分析的准确性。

决策树算法在Weka平台上的数据挖掘应用

决策树算法可以对数据集进行有效的训练学习和快速准确的分类,其中ID3算法是最早提出的一种决策树算法,但是,此算法只适用于处理取值较多属性的数据,不能处理连续数据,对噪声也比较敏感。C4.5算法是对ID3算法的优化,不仅可以对连续值属性进行处理,而且增加了对空值数据的处理功能。在研究和分析主流决策树算法基础上,针对二手汽车数据库在Weka数据挖掘平台进行了C4.5算法的设计与实现。实验结果表明该算法对预测数据集中的相应属性能进行较为准确的预测。

基于数据挖掘的决策树算法分析

决策树是数据挖掘技术中的重要方法,主要用于分类和预测.本文介绍了决策树算法中应用最广泛的ID3算法和C4.5算法,阐述了两种算法的主要思想,说明了构造决策树的基本步骤,对两种算法进行了分析和比较.

分类技术中的决策树算法分析

介绍了解决分类问题的常用方法——决策树。并对决策树的原理及Quinlan的ID3、C4.5两种主要的决策树算法进行了分析。通过分析它们的基本原理以及主要特点,提出了对决策树算法改进的展望。

决策树相关算法研究

ID3算法和C4.5算法是经典的决策树算法,通过对ID3算法和C4.5算法的数据结构、算法描述和分裂属性选取等方面进行比较,为其他研究者提供参考。

决策树几种分类算法的分析比较

对数据的处理一直是现代科技一直在力争攻克的难关.现代社会的数据量每天都在急速增长,那么面临的难关也就会越来越多,例如,如何从海量数据中获取有用的数据,进而将有用的数据转化为'知识'.本文将首先对数据挖掘中决策树分类算法中的ID3算法、C4.5算法、CART算法进行详细分析,然后总结出各个算法的优缺点,并提出每种算法应该应用于何种情况之下.

决策树算法在评估系统中的应用研究

它概述了数据挖掘的几种常用算法，在权衡利弊的情况下，选择了决策树算法，它的优点是描述简单、分类速度快．特别适合大规模的数据处理，另外，以其易于提取显式规则、计算量相对较小、可以显示重要的决策属性和具有较高的分类准确率，综合以上优点及教学评估数据的结构化特性，选择分类技术中的决策树方法用于教学评估数据挖掘系统。

决策树算法在实践教学中的应用研究

近年来,高等教育高速发展,高校中实践课程的设置是否科学合理,深刻影响着培养学生应用知识的能力。为使实践课程的管理更加科学合理,将决策树算法应用于提高实践课程教学效果的探索中,用C4.5算法和ID3算法对训练样本建立模型并进行分类预测,准确率分别为80%和71%。最终得出用C4.5算法,能更好地为教学管理部门探索提高实践课程教学效果的路径提供决策支持。

决策树算法在实际中的应用

通过实例详细地说明了数据挖掘中关于决策树算法在实际中的应用,并将ID.3和C4.5两个算法进行比较,表明各个算法的优势。