基于Weka平台的决策树J48算法实验研究

在介绍了ID3算法和J48算法之间的关系以及J48算法的流程的基础上,着重对信息增益率的计算方法进行了说明,然后在Weka平台上选用鸢尾花数据集(Iris)进行分类实验,并对结果进行了分析,最后随机选取了几种常见的决策树算法继续实验,与J48算法实验结果进行对比分析可知,J48算法在同类决策树算法中不仅分类准确率高而且速度快.实验研究结果旨在为J48算法研究工作提供一些参考.

基于J48决策树算法的大学生社交网络游戏参与原因分析

随着SNS社交网站的发展,嵌套在其平台上的社交网络游戏已成为大学生的新宠,而大学生网络成瘾也成为社会各界关注的焦点。为研究大学生参与社交网络游戏的原因,本文通过网络发布问卷的方式对大学生参与社交网络游戏的情况进行调查,将收集到的信息转换成数据导入到数据挖掘软件WEKA中。采用J48决策树算法对数据进行分类处理,得到游戏参与情况的决策树模型。模型分析结果表明,大学生社交网络游戏玩家参与社交网络游戏的原因主要与家庭环境、生活状态以及网站的社交活性有关。家庭的完整性和幸福度是影响大学生参与SNS网络游戏的最重要原因之一,对待生活的心态同样影响大学生是否会选择参与社交网络游戏,而SNS网络广泛的社交性是促进大学生参与社交网络游戏的另一个重要原因。这些参与游戏的原因与大学生网络成瘾的原因部分重合,为预防大学生网络成瘾提供了依据。

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.

自然场景下交通标志检测与分类算法研究

在HSV彩色空间进行颜色分割的基础上,提出一种基于局部特征与模糊规则的交通标志检测算法.为了对检测出的标志进行分类理解,根据交通标志的颜色与形状特征信息进行分层分解,设计多层决策分类系统,并采用J-means聚类分析与PSO算法来优化设计PNN作为其子分类器.对晴天、多云和小雨天气状况下共3000幅图像进行了交通标志识别,该检测算法的检测率分别达到93.28%、90.25%与88.97%;所设计分类器不仅具有精简的结构,而且有较高的分类精度.

基于J48决策树的面向对象方法的土地覆被信息提取

过去10多a来,面向对象的影像分析方法在高分辨率影像信息提取中表现出了明显优势,得到了快速发展。该方法中一个难题是,如何有效地建立满足健壮性和通用性准则的分类规则集。基于数据挖掘原理的决策树方法有望提供有效的解决方案。选用WEKA J48算法从影像光谱、纹理和地形特征等诸多参数中优选出部分参数构建决策树分类模型,以此建立分类规则集,并集成于面向对象的影像分类方法中。利用Landsat5 TM影像和ASTER数字高程模型数据进行的甘肃省会宁县白草塬地区土地覆被分类的结果表明,本方法所建立的分类规则集具有较佳的健壮性和通用性,其分类精度明显优于基于像元的最大似然法和基于试错性规则集的面向对象法。

决策树算法在物流企业人才流失中的应用研究

随着我国物流行业的快速发展,物流企业需要大量的人才,然而物流的快速发展也导致公司员工流动性增加,这给企业在经济和人才管理方面造成了损失和困扰,因此,如何解决人才流失的问题,是物流企业在竞争激烈的市场中面临的挑战之一。文中基于大数据挖掘与分析软件平台,利用数据挖掘中的J48和RandomForest两种分类算法对搜集某物流企业的员工离职相关数据进行分析,找出影响员工离职的因素,为今后该公司人力资源管理及人才挽留提供理论依据。

统计分析及决策树算法在高校就业指导中的应用

对福建某高校二级学院2016年毕业生就业信息进行预处理,从统计分析、构建决策树模型两方面开展研究。在Weka中采用C4.5(J48)算法构建了决策树,根据分析及构造的决策树模型,从人才培养方案、奖励制度、在校学生的就业规划提出了相关建议,为就业指导部门和高校领导提供一定的决策帮助。

基于分类规则算法对存款意愿倾向的研究

通过数据挖掘软件工具weka,对Bank Marketing数据集分别用分类算法中的J48(C4.5)及Na?ve Bayes算法进行分类实验分析,并从运行速度、正确率、可伸缩性、强壮性等方面对两种算法的分类效果进行了对比分析,得出了Na?ve Bayes算法相较J48(C4.5)算法能得到更有效的分类结果。

基于心冲击信号的呼吸率检测方法研究

根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合波,对J波和K波进行重新采样,最终使用平滑滤波器恢复呼吸波形,并计算出呼吸率。为了验证算法的可行性和准确性,应用小波分析方法进行定性对比实验,并同步采集鼻热敏呼吸信号进行定量统计。实验结果表明,所提方法可以从心冲击信号中较为准确的检测出呼吸率,为多生理参数的无感觉同步监测做了有益的尝试。

ICA及其在气液两相流辨识中的应用

应用独立分量分析(ICA)方法研究气液两相流的辨识问题。根据基于高阶统计量的改进J-HICA求解算法,利用给定仿真信号及不同流量油、气、水单相流体响应信号,模拟两相、三相混合信源进行分离实验,验证该方法的可靠性,并对生产井实测气液两相流体多路传感器响应信号进行分离。对比及分析分离结果表明,该方法成功地从混合信号中分离出表征气、液特征的源信号,达到了辨识目的。

基于Weka平台的文本分类实验研究

文本分类的分类算法常用J48算法、Naive Bayes Multinomia算法和SMO算法,利用Weka平台选择路透社的数据集进行分类实验,根据查准率、查全率和F-Measure综合指标结合其他文本分类评价指标分析六次实验得到的结果,得出SMO算法优于其他两个算法。针对选择的Naive Bayes Multinomia算法,调整了numToSelect值,对其结果进行了优化。以此实验为文本分类研究工作提供参考。

数据挖掘技术在快递品牌选择上的应用

以影响客户选择快递品牌的年龄、收入等七个因素数据为研究对象,以数据挖掘方法中的分类算法中的J48为技术手段建立模型并得到研究对象的决策树,通过对决策树的分析,得到影响客户选择快递品牌的相关条件,并把这些条件提供给各品牌快递公司以供其有针对性的选择和发展客源。

多源异构空间数据集成模型的研究

本文就目前空间数据集成的两种主流模式,在论证了各模式的优缺点的基础上,得出了用GML作为地理空间数据转换及传输的标准是切实可行、具有应用前景的方案。从而提出了基于GML的多源异构空间数据集成的模型,并探讨了基于这一模型实现空间数据共享的若干问题。

基于决策树方法的区域可达性研究——以浙江省为例

本文以浙江省为研究区,在筛选并提取主要地理因子、计算主要城市节点可达性并利用Kriging插值方法获取可达性扩散表面的基础上,通过空间叠加将可达性与地理因子进行有效叠合,并采用空间采样方法获取采样数据,构造训练集。最后利用J48决策树算法对训练集进行归纳学习,构建并分析决策树,从而解释可达性与地理因子之间的相关模式。