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数据挖掘决策树

数据挖掘决策树
数据挖掘决策树

深圳大学研究生课程论文

题目决策树成绩

专业计算机科学与技术课程名称、代码数据挖掘、151023050015

问题1.基于表1中给出的训练集,给出分别使用极小熵和极大熵选择扩展属性所生成的两棵决策树。然后给出你对树的大小的理解,并比较两种方法生成的决策树哪个小,哪个大。

解: 极小熵生成决策树

设表1的数据集为D ,根据最大信息增益选择最优特征生成极小熵决策树,计算各特征A1、A2、A3、A4、A5对数据D 的信息增益,统计结果见表1.1:

表1.1

其中,D1、D2、D3分别表示各特征中取值为1,2,3的样本子集。 数据集D 的熵值为:

228877

=-*log ()*log ()0.996815151515

-=E (D )

各特征的信息增益为:

特征 样本子集 类1

类2 熵值 A1

D1 8 2 6 0.8113 D2 7 6 1 0.5917 A2

D1 5 4 1 0.7219 D2 4 1 3 0.8113 D3 6 3 3 1.0000 A3 D1 3 1 2 0.9183 D2 12 7 5 0.9799 A4

D1 7 6 1 0.5917 D2 8 2 6 0.8113 A5

D1 6 5 1 0.6500 D2 4 0 4 0.0000 D3 5

3

2

0.9710

87Gain(D,A1)*E(11)+*E(12)0.2880

1515E ??

==????

(D )-

546Gain(D,A 2)*E(21)+*E(22)+*E(23)0.1398

151515E ??

==????

(D )-

312Gain(D,A3)*E(31)+*E(32)0.0292

1515E ??

==????(D )- 78Gain(D,A 4)*E(41)+*E(42)0.2880

1515E ??

==????

(D )- 645Gain(D,A5)*E(51)+*E(52)+*E(53)0.4131

151515E ??

==????

(D )-

由上式可知:特征A5的信息增益最大,所以选择A5作为根节点。根据A5的取值,将样本分成3个集合:S1={2,3,6,8,12,13}、S2={1,5,7,14}、S3={4,9,10, 11,15}。其中集合S2已全部同属类2,故无须再分。

对于集合S1,统计结果如表1.2所示: 表1.2

特征 样本子集 类1 类2 信息增益

A1 D1 1 1 0

0.0484

D2 5 4 1 A2 D1 3 2 1

0.1909

D2 1 1 0 D3 2 2 0 A3 D1 1 1 0

0.0484

D2 5 4 1 A4 D1 5 5 0

0.6500

D2 1 0 1

根据计算结果可知:集合S1选择A4作为根节点。根据A4的取值,将集合S1划分成 2个集合:S11={3,6,8,12,13}、S12={2}。其中,集合S11已全部同属类1,S12属于类2,故无须再分。

对于集合S3,统计结果如表1.3所示: 表1.3

特征 样本子集 类1 类2 信息增益

A1 D1 3 1 2

0.4200

D2 2 2 0

A2

D1 2 2 0 0.5710

D2 1 1 0 D3 2 1 1 A3 D1 0 0 0 0.0000 D2 5 3 2 A4

D1 2 1 1 0.0200

D2 3 2 1

根据计算结果可知:集合S3选择A2作为根节点。根据A4的取值,将集合S3划分成 3个集合:S31={4,11}、S32={9}、S33={10,15}。其中,S31已全部同属于类1,集合S32属于类2,故无须再分。

对于集合S33,统计结果如表1.4所示:

表1.4

特征 样本子集 类1 类2 信息增益

A1 D1 1 0 1

1.0000

D2 1 1 0 A3 D1 0 0 0

0.0000

D2 2 1 1 A4 D1 2 1 1

0.0000

D2 0 0 0

根据计算结果可知:集合S33选择A1作为根节点。根据A4的取值,划分后的集合均为叶子节点,故无须再分。

至此,极小熵生成决策树就建立起来了,如图1.1所示:

A5A4A5=1A2

A5=3

2A5=2

12A4=2

A4=1A2=3

A2=2

A2=112

A1

12

A1=2

A1=1

图1.1

极大熵生成决策树

设表1的数据集为D,根据最小信息增益选择特征生成极大熵决策树。由表1.1可知:特征A3的信息增益最小,所以选择A3作为根节点。根据A3的取值,将样本分成2个集合:S1={5,8,14}、S2={1,2,3,4,6,7,9,10,11,12,13,15}。

对于集合S1,统计结果如表1.5所示:

表1.5

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 2 0 2

0.9183 D2 1 1 0

A2 D1 1 1 0

0.9183 D2 1 0 1

D3 1 0 1

A4 D1 1 1 0

0.9183 D2 2 0 2

A5 D1 1 1 0

0.9183 D2 2 0 2

D3 0 0 0

根据计算结果可知:A1、A2、A4、A5均可作为S1的根节点。不妨选择A4作为集合S1的根节点。根据A4的取值,将样本划分成2个集合:S11={5,14},S12={8}。其中,集合S11已全部同属类2,S12属于类1,故无须再分。

对于集合S2,统计结果如表1.6所示:

表1.6

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 6 2 4

0.1957 D2 6 5 1

A2 D1 4 3 1

0.0753 D2 3 1 2

D3 5 3 2

A4 D1 6 5 1

0.1957 D2 6 2 4

A5 D1 5 4 1

0.2745 D2 2 0 2

D3 5 3 2

根据计算结果可知:选择A2作为集合S2的根节点。根据A2的取值,将样本划分成3个集合:S21={2,4,6,11},S22={7,9,12},S23={1,3,10,13,15}。

对于集合S21,统计结果如表1.7所示:

表1.7

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 1 1 0

0.1226 D2 3 2 1

A4 D1 1 1 0

0.1226 D2 3 2 1

A5 D1 2 1 1

0.3113 D2 0 0 0

D3 2 2 0

根据计算结果可知:A1、A4均可作为S21的根节点。不妨选择A1作为集合S21的根节点。根据A1的取值,将样本划分成2个集合:S211={11},S212={2,4, 6}。其中S211已为叶子节点。

对于集合S212,统计结果如表1.8所示:

表1.8

特征样本子集类1 类2 信息增益

A4 D1 1 1 0

0.2516 D2 2 1 1

A5 D1 2 1 1

0.2516 D2 0 0 0

D3 1 1 0

根据计算结果可知:A4、A5均可作为S212的根节点。不妨选择A4作为集合S212的根节点。根据A4的取值,将样本划分为2个集合:S2121={6},S2122= {2,4}。

对于集合S2122,选择A5作为根节点。根据A5的取值,将样本划分为2个集合:S21221={2},S21222={4}。此时,集合S21221,S21222都为叶子节点。

对于集合S22,统计结果如表1.9所示:

表1.9

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 2 0 2

0.9183 D2 1 1 0

A4 D1 1 1 0

0.9183 D2 2 0 2

A5 D1 1 1 0

0.9183 D2 1 0 1

D3 1 0 1

根据计算结果可知:A1、A4、A5均可作为S22的根节点。不妨选择A4作为集合S22的根节点。根据A4的取值,将样本划分成2个集合:S221={12},S222={7,9}。其中集合S221属于类1,集合S222全部同属于类2,故无须再分。

对于集合S23,统计结果如表1.10所示:

表1.10

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 3 1 2

0.4200 D2 2 2 0

A4 D1 4 3 1

0.3220 D2 1 0 1

A5 D1 2 2 0

0.5710 D2 1 0 1

D3 2 1 1

根据计算结果可知:选择A4作为S23的根节点。根据A4的取值,将样本划分为2个集合:S231={3,10,13,15},S232={1}。

对于集合S231,统计结果如表1.11所示:

表1.11

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 2 1 1

0.3113 D2 2 2 0

A5 D1 2 2 0

0.3113 D2 0 0 0

D3 2 1 1

根据计算结果可知:选择A1或A5作为S231的根节点都可以。这里选择

A5作为根节点。根据A5的取值,将样本划分为2个集合:S2311={3,13},S2312= {10,15}。集合S2312选择A1作为根节点,将集合S2312划分为S23121={10},S23122={15}。

至此,极大熵生成决策树就建立起来了,如图1.2所示:

A3

A4A21

2

A3=1

A3=2

A4=1

A4=2

A4

A4

A1A2=3

A2=1

A2=22

12

1A4A5

A1=1A1=2

A4=1A4=2A4=1

A4=2

1

1

A5

A1

A4=1A4=2

A5=1A5=2

2

1

2

1

A5=3A5=1

A1=1A1=2

图1.2

③比较两种决策树的大小

树的大小跟期望信息和信息增益有关

由信息论可知,一方面,期望信息越小,信息增益越大,从而纯度越高。构造决策树的核心思想就是以信息增益度量属性选择。另一方面,构造决策树的关键步骤是分裂属性。分裂次数越多,树深度越大,从而树就越大。所以极大熵生成的决策树明显要比极小熵生成的决策树要高,树枝也比极小熵生成的决策树要多。

问题2.分别将两个决策树转换成两组IF-THEN 规则。

解:①极小熵生成的决策树

Rule1:IF (A5=1) and (A4=1) THEN Class=1 Rule2:IF (A5=1) and (A4=2) THEN Class=2 Rule3:IF (A5=2) THEN Class=2

Rule4:IF (A5=3) and (A2=1) THEN Class=1 Rule5:IF (A5=3) and (A2=2) THEN Class=2

Rule6:IF (A5=3) and (A2=3) and (A1=1) THEN Class=2 Rule7:IF (A5=3) and (A2=3) and (A1=2) THEN Class=1

②极大熵生成的决策树

Rule1:IF (A3=1) and (A4=1) THEN Class=1 Rule2:IF (A3=1) and (A4=2) THEN Class=2

Rule3:IF (A3=2) and (A2=1) and (A1=1) THEN Class=1

Rule4:IF (A3=2) and (A2=1) and (A1=2) and (A4=1) THEN Class=1

Rule5:IF (A3=2) and (A2=1) and (A1=2) and (A4=2) and (A5=1) THEN Class=2 Rule6:IF (A3=2) and (A2=1) and (A1=2) and (A4=2) and (A5=3) THEN Class=1 Rule7:IF (A3=2) and (A2=2) and (A4=1) THEN Class=1

Rule8:IF (A3=2) and (A2=2) and (A4=2) THEN Class=2

Rule9:IF (A3=2) and (A2=3) and (A4=1) and (A5=1) THEN Class=1

Rule10:IF (A3=2) and (A2=3) and (A4=1) and (A5=2) and (A1=1) THEN Class=1 Rule11:IF (A3=2) and (A2=3) and (A4=1) and (A5=2)and(A1=2) THEN Class=2 Rule12:IF (A3=2) and (A2=3) and (A4=2) THEN Class=2

问题3.分别给出此两组规则对表2给出的两个测试样本的预测类别。

解:①极小熵生成的决策树对表2预测类别

Samples A1 A2 A3 A4 A5 Class

1 2 2 1 1 1 1

2 1 1 1 2 1 2

②极大熵生成的决策树对表2预测类别

Samples A1 A2 A3 A4 A5 Class

1 2 2 1 1 1 1

2 1 1 1 2 1 2

问题4.那组结果你认为更可信?阐述你的理由。

解:我认为极小熵生成的决策树更可信。研究表明,一般情况下,决策树越小,预测能力越强。此外,一个系统越是有序,信息熵就越低;反之,一个系统越是混乱,信息熵就越高。所以每次采用极少熵进行划分等同于按照不确定性最小划分,划分的过程更加准确可靠。

问题5.利用极小熵生成的决策树是否是“最小决策树”?给出你的证明或反例

解:极小熵生成的决策树不是最小决策树。

例:创建一棵最优决策树,主要考虑3个方面:

1)生成的叶子节点数目最少

2)生成的每个叶子节点的深度最小

3)生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。

决策树的基本算法是贪心算法。在求解时,总是作出在当前看来最好的选择。即只考虑局部最优而非整体最优,并不能保证在下一个问题时是仍是最优的。并且寻找最小决策树被证明是NP问题,所以在现实中找不到绝对的最小决策树。

问题6.如果第一个属性A1为数值属性,其取值为[0,1]区间的实数,如表3、表4所示。此时如何处理?进一步请按你的方法基于表3给出的训练集产生一棵决策树(用极小熵选择扩展属性),并给出表4中的测试样本的预测类别。

解:由于属性A1为数值属性,现对表3中数据作如下处理:将区间[0,0.5]的值设为1,区间(0.5,1]的值设为2。替换后的样本集如表6.1所示:

表6.1

Samples A1 A2 A3 A4 A5 Class

1 2 3 2 2 2 2

2 2 1 2 2 1 2

3 1 3 2 1 1 1

4 1 1 2 2 3 1

5 1 3 1 2 2 2

6 2 1 2 1 1 1

7 1 2 2 2 2 2

8 1 1 1 1 1 1

9 2 2 2 2 3 2

10 2 3 2 1 3 2

11 1 1 2 2 3 1

12 1 2 2 1 1 1

13 1 3 2 1 1 1

14 1 2 1 2 2 2

15 1 3 2 1 3 1

根据表6.1,计算各特征A1、A2、A3、A4、A5对数据D的信息增益,统计结果如表6.2所示:

表6.2

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 10 7 3

0.3870 D2 5 1 4

A2 D1 5 4 1

0.1398 D2 4 1 3

D3 6 3 3

A3 D1 3 1 2

0.0292 D2 12 7 5

A4 D1 7 6 1

0.2880 D2 8 2 6

A5 D1 6 5 1

0.4131 D2 4 0 4

D3 5 3 2

根据计算结果可知:选择A5作为根节点。根据A5的取值,将样本分成3个集合:S1={2,3,6,8,12,13}、S2={1,5,7,14}、S3={4,9,10,11,15}。其中集合S2已全部同属类2,故无须再分。

对于集合S1,统计结果如表6.3所示:

表6.3

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 4 4 0

0.3167 D2 2 1 1

A2 D1 3 2 1

0.1909 D2 1 1 0

D3 2 2 0

A3 D1 1 1 0

0.0484 D2 5 4 1

A4 D1 5 5 0

0.6500 D2 1 0 1

根据计算结果可知:集合S1选择A4作为根节点。根据A4的取值,将集合S1划分成2个集合:S11={3,6,8,12,13}、S12={2}。其中,集合S11已全部同属类1,S12属于类2,故无须再分。

对于集合S3,统计结果如表6.4所示:

表6.4

特征样本子集类1 类2 信息增益

A1 D1 3 3 0

0.9710 D2 2 0 2

A2 D1 2 2 0

0.5710 D2 1 1 0

D3 2 1 1

A3 D1 0 0 0

0.0000 D2 5 3 2

A4 D1 2 1 1

0.0200 D2 3 2 1

根据计算结果可知:集合S3选择A1作为根节点。根据A1的取值,将集合S3划分成2个集合:S31={4,11,15},S32={9,10}。其中,S31已全部同属于类1,集合S32全部同属于类2,故无须再分。

至此,极小熵生成决策树就建立起来了,如图6.1所示:

A5A1A42

1

2

2

1

A5=1A5=2

A5=3

A4=1A1=1A1=2

A4=2

图6.1

所以,表4中的测试样本的预测类别如下

Samples A1 A2 A3

A4 A5 Class 1 0.10 2 1 1 1 1 2 0.98 1 1 2 1 2

决策树算法研究及应用概要

决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3

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8.在“指定表类型”页上,选中vTargetMail 的“事例”列中的复选 框以将其用作事例表,然后单击“下一步”。稍后您将使用 ProspectiveBuyer 表进行测试,不过现在可以忽略它。 9.在“指定定型数据”页上,您将为模型至少标识一个可预测列、一 个键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。 10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。 只要选中至少一个可预测属性,即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列,并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列(置信度高于95%)将被自动选中以添加到模型中。 查看建议,然后单击“取消”忽略建议。 11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。 12.选中以下行中“输入”列中的复选框。可通过下面的方法来同 时选中多个列:突出显示一系列单元格,然后在按住Ctrl 的同时选中一个复选框。 1.Age https://www.sodocs.net/doc/1b8522908.html,muteDistance 3.EnglishEducation 4.EnglishOccupation 5.Gender 6.GeographyKey

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术,应用的例子也很多。例如,根据信用卡支付历史记录,来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用;根据某种病症的诊断记录,来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是:根据数据的某些属性,来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中,根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值,来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”,在这个例子中,所研究的属性“信用度”是一个离散属性,它的取值是一个类别值,这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题,例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数,这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性,它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之,当估计的属性值是离散值时,这就是分类;当估计的属性值是连续值时,这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子,来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表,记载着某银行的客户信用记录,属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”,每一行是一个客户样本,每一列是一个属性(字段)。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是,根据数据集D,建立一个信用等级分析模型,并根据这个模型,产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时,依据这些规则,可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性,来预测其信用等级,以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型,就可以是一棵决策树。在这个案例中,研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户,要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”,也就是说,要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合:Class={“优”,

(完整版)生物数据挖掘-决策树实验报告

实验四决策树 一、实验目的 1.了解典型决策树算法 2.熟悉决策树算法的思路与步骤 3.掌握运用Matlab对数据集做决策树分析的方法 二、实验内容 1.运用Matlab对数据集做决策树分析 三、实验步骤 1.写出对决策树算法的理解 决策树方法是数据挖掘的重要方法之一,它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则,是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数,根据不同的权值建立树的分支,即叶子结点,在每个叶子节点下又建立层次结点和分支,如此重利生成决策树,然后对决策树进行剪树处理,最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观,以树状图的形式表现预测结果,而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。 决策树是一树状结构,它的每一个叶子节点对应着一个分类,非叶子节点对应着在某个属性上的划分,根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题,从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下分而治之的过程。 2.启动Matlab,运用Matlab对数据集进行决策树分析,写出算法名称、数据集名称、关键代码,记录实验过程,实验结果,并分析实验结果 (1)算法名称: ID3算法 ID3算法是最经典的决策树分类算法。ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性,它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性;样本集的划分则依据测试属性的取值进行,测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集,同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论,采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准,用信息增益值度量不确定性:信息增益值越大,不确定性越小。因此,ID3算法在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性,这样可以得到当前情况下最纯的划分,从而得到较小的决策树。 ID3算法的具体流程如下: 1)对当前样本集合,计算所有属性的信息增益; 2)选择信息增益最大的属性作为测试属性,把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集; 3)若子样本集的类别属性只含有单个属性,则分支为叶子节点,判断其属性值并标上相应的符号,然后返回调用处;否则对子样本集递归调用本算法。 (2)数据集名称:鸢尾花卉Iris数据集 选择了部分数据集来区分Iris Setosa(山鸢尾)及Iris Versicolour(杂色鸢尾)两个种类。

数据挖掘决策树算法Java实现

import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedHashSet; import java.util.Iterator; //调试过程中发现4个错误,感谢宇宙无敌的调试工具——print //1、selectAtrribute中的一个数组下标出错 2、两个字符串相等的判断 //3、输入的数据有一个错误 4、selectAtrribute中最后一个循环忘记了i++ //决策树的树结点类 class TreeNode { String element; //该值为数据的属性名称 String value; //上一个分裂属性在此结点的值 LinkedHashSet childs; //结点的子结点,以有顺序的链式哈希集存储 public TreeNode() { this.element = null; this.value = null; this.childs = null; } public TreeNode(String value) { this.element = null; this.value = value; this.childs = null; } public String getElement() { return this.element; } public void setElement(String e) { this.element = e; } public String getValue() { return this.value; } public void setValue(String v) { this.value = v; } public LinkedHashSet getChilds() { return this.childs;

数据挖掘及决策树

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2016 — 2017 学年第学期) 信自楼444 一、上机目的及容 目的: 1.理解数据挖掘的基本概念及其过程; 2.理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3.理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的使用。 容: 给定AdventureWorksDW数据仓库,构建“Microsoft 决策树”模型,分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验容,真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘:从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。

项集的频繁模式 分类与预测分类:提出一个分类函数或者分类模型,该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个; 预测:利用历史数据建立模型,再运用最新数据作为输入值,获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征,将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象,其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树:是一种预测模型,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输 出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中,每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进: 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足;在树构造过程中进行剪枝;能够完成对 连续属性的离散化处理;能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) (一)准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功

数据挖掘——决策树分类算法 (1)

决策树分类算法 学号:20120311139 学生所在学院:软件工程学院学生姓名:葛强强 任课教师:汤亮 教师所在学院:软件工程学院2015年11月

12软件1班 决策树分类算法 葛强强 12软件1班 摘要:决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法,决策树是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性的测试,其分支代表测试的结果,而树的每个 叶结点代表一个类别。通过决策树模型对一条记录进行分类,就是通过按照模型中属 性测试结果从根到叶找到一条路径,最后叶节点的属性值就是该记录的分类结果。 关键词:数据挖掘,分类,决策树 近年来,随着数据库和数据仓库技术的广泛应用以及计算机技术的快速发展,人们利用信息技术搜集数据的能力大幅度提高,大量数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等。面对海量的存储数据,如何从中有效地发现有价值的信息或知识,是一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为了应对这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用的信息,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。 分类的目的是学会一个分类函数或分类模型,把数据库中的数据项映射到给定类别中的某个类别。分类可用于预测,预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定数据的趋势描述,从而能对未来数据进行预测。分类算法最知名的是决策树方法,决策树是用于分类的一种树结构。 1决策树介绍 决策树(decisiontree)技术是用于分类和预测 的主要技术,决策树学习是一种典型的以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则,整棵树就对应着一组析取表达式规则。 把决策树当成一个布尔函数。函数的输入为物体或情况的一切属性(property),输出为”是”或“否”的决策值。在决策树中,每个树枝节点对应着一个有关某项属性的测试,每个树叶节点对应着一个布尔函数值,树中的每个分支,代表测试属性其中一个可能的值。 最为典型的决策树学习系统是ID3,它起源于概念学习系统CLS,最后又演化为能处理连续属性的C4.5(C5.0)等。它是一种指导的学习方法,该方法先根据训练子集形成决策树。如果该树不能对所有给出的训练子集正确分类,那么选择一些其它的训练子集加入到原来的子集中,重复该过程一直到时形成正确的决策集。当经过一批训练实例集的训练产生一棵决策树,决策树可以根据属性的取值对一个未知实例集进行分类。使用决策树对实例进行分类的时候,由树根开始对该对象的属性逐渐测试其值,并且顺着分支向下走,直至到达某个叶结点,此叶结点代表的类即为该对象所处的类。 决策树是应用非常广泛的分类方法,目前有多种决策树方法,如ID3,C4.5,PUBLIC,

数据挖掘决策树算法概述

决策树是分类应用中采用最广泛的模型之一。与神经网络和贝叶斯方法相比,决策树无须花费大量的时间和进行上千次的迭代来训练模型,适用于大规模数据集,除了训练数据中的信息外不再需要其他额外信息,表现了很好的分类精确度。其核心问题是测试属性选择的策略,以及对决策树进行剪枝。连续属性离散化和对高维大规模数据降维,也是扩展决策树算法应用范围的关键技术。本文以决策树为研究对象,主要研究内容有:首先介绍了数据挖掘的历史、现状、理论和过程,然后详细介绍了三种决策树算法,包括其概念、形式模型和优略性,并通过实例对其进行了分析研究 目录 一、引言 (1) 二、数据挖掘 (2) (一)概念 (2) (二)数据挖掘的起源 (2) (三)数据挖掘的对象 (3) (四)数据挖掘的任务 (3) (五)数据挖掘的过程 (3) (六)数据挖掘的常用方法 (3) (七)数据挖掘的应用 (5) 三、决策树算法介绍 (5) (一)归纳学习 (5) (二)分类算法概述 (5) (三)决策树学习算法 (6) 1、决策树描述 (7) 2、决策树的类型 (8) 3、递归方式 (8) 4、决策树的构造算法 (8) 5、决策树的简化方法 (9) 6、决策树算法的讨论 (10) 四、ID3、C4.5和CART算法介绍 (10) (一)ID3学习算法 (11) 1、基本原理 (11) 2、ID3算法的形式化模型 (13) (二)C4.5算法 (14) (三)CART算法 (17) 1、CART算法理论 (17) 2、CART树的分支过程 (17) (四)算法比较 (19) 五、结论 (24) 参考文献...................................................................................... 错误!未定义书签。 致谢.............................................................................................. 错误!未定义书签。

数据挖掘-决策树

数据挖掘论文——决策树 1.什么是决策树 1.决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通 过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目 风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种 图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策 树。 2.决策树图示 1. 3.实例描述 1.女儿:多大年纪了? 母亲:26。 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的。 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况。 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢。 女儿:那好,我去见见。 2.这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当 于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分 为两个类别:见和不见。假设这个女孩对男人的要 求是:30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或 中等以上收入的公务员,那么这个可以用下图表示 女孩的决策逻辑:

2. 4.决策树的组成 1.□——决策点,是对几种可能方案的选择,即最后选择的最佳方案。 如果决策属于多级决策,则决策树的中间可以有多个决策点,以决 策树根部的决策点为最终决策方案。[1] 2.○——状态节点,代表备选方案的经济效果(期望值),通过各状 态节点的经济效果的对比,按照一定的决策标准就可以选出最佳方 案。由状态节点引出的分支称为概率枝,概率枝的数目表示可能出 现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。[1] 1.——结果节点,将每个方案在各种自然状态下取得的损益值 标注于结果节点的右端 5.决策树的构建 1.不同于贝叶斯算法,决策树的构造过程不依赖领域知识,它使用属 性选择度量来选择将元组最好地划分成不同的类的属性。所谓决策 树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结 构。 2.构造决策树的关键步骤是分裂属性。所谓分裂属性就是在某个节点 处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支,其目标是让各个 分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集 中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况:

数据挖掘及决策树

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2016 —2017 学年第学期) 一、上机目的及内容 目的: 1.理解数据挖掘的基本概念及其过程; 2.理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3.理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的使用。 内容: 给定AdventureWorksDW数据仓库,构建“Microsoft 决策树”模型,分析客户群中购买自

行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验内容,真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘:从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的功能: 3.决策树:是一种预测模型,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输

出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 4.常用决策树算法: 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) (一)准备Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功

2.更改存储数据挖掘对象的实例 3.创建数据源

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