数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
基于决策树算法的数据挖掘应用研究
基于决策树算法的数据挖掘应用研究一、绪论数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，已经在各个领域得到了广泛的应用。
而决策树算法是一种常见的数据挖掘方法，它可将一个复杂的决策过程分解成一系列简单的决策步骤，从而实现数据的分类、预测等任务。
二、决策树算法综述决策树算法是一种基于树状图模型的分类方法。
在此算法中，树的每一个节点对应于数据集中的一个属性，而树的每一条分支代表一个具体的取值或取值区间。
经过一定的处理，我们可以从根节点开始递归地对数据集进行划分。
在此过程中，每一次分割都会让样本集越来越纯，直到所有样本都属于同一类别或者已经没有更多属性可供划分。
三、决策树算法的应用由于决策树算法具有分类效果好、易于理解等优点，因此在数据挖掘领域得到了广泛的应用。
例如，在医学领域，我们可以通过构建决策树模型对不同病例进行分类，实现疾病的诊断和治疗。
在金融领域，我们可以通过决策树算法来预测客户信用等级，从而决定是否放贷。
在市场营销领域，我们可以利用决策树算法对客户进行细分，从而实现精准的定向广告投放。
四、决策树算法的改进虽然决策树算法在数据挖掘中有很好的应用效果，但其也存在一些不足之处。
例如，决策树算法容易出现过拟合问题，而且对于数值型属性的处理不太友好。
因此，人们在决策树算法的基础上提出了一些改进方法。
一种改进方法是CART算法。
该算法采用二元切分法，同时可以自然地处理数值型属性和离散型属性。
此外，CART算法还添加了正则化项，以减小过拟合的风险。
另一种改进方法是ID3算法的升级版C4.5算法。
该算法不仅可以处理数值型属性和离散型属性，还可以对缺失值进行处理，而且能够自动生成复杂决策树。
五、决策树算法的评价指标在构建决策树算法的过程中，我们需要根据不同的评价指标来选择最优的属性。
通常，我们会采用信息增益或者信息增益率来作为评价指标。
信息增益衡量的是在特定属性作为划分依据的条件下，数据集剩余熵降低的程度。
而信息增益率则是在信息增益的基础上加上了属性分裂信息的考虑。
决策树在医学数据挖掘中的应用
决策树在医学数据挖掘中的应用随着科技的不断发展，医学数据的采集和储存变得更加容易和精确，这为医生们提供了更多的信息来源和决策支持。
数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，在医学行业中也得到了广泛应用。
决策树作为数据挖掘中最常用的算法之一，也被广泛应用于医学数据挖掘。
本文将重点介绍决策树在医学数据挖掘中的应用和实践。
一、决策树在医学数据分析中的原理决策树是一种基于树形图表达的分类和回归算法，该算法基于一系列的条件判断来进行数据的分类或者回归。
在医学数据分析领域中，决策树可以帮助医生们挖掘和发现隐藏在医学数据中的规律，并且可以把这些规律转换成具体的决策和行动方案。
决策树的一般原理是通过一个特定的属性将数据集划分成两个或者多个子集，将这个过程不断重复直到所有子集都可以被归为一类或者满足某个条件。
经过这个过程，决策树就可以对数据集进行分类或者预测。
在医学行业中，决策树可以实现对病人的分类和预测，例如可以根据不同的症状和病史信息，将病人进行分类，从而确定对应的治疗方案。
此外，决策树还可以用于分析医院的业务运营，例如可以通过对医疗资源的分析，优化医院的资源配置，提高医院的整体效率。
二、决策树在医学数据挖掘中的实践在实践中，决策树常用于以下两种类型的医学数据挖掘问题：1.特征选取特征选取是医学数据挖掘的一个重要步骤，它的目的是从大量的医学数据中，选取最具代表性的特征，从而避免冗余和干扰信息对医学数据挖掘的影响。
在特征选取中，决策树可以作为一种有效的方法，帮助医学实践者快速找到最重要的特征。
具体来说，决策树可以根据数据的某些属性进行分类，从而确定哪些属性对数据分类的影响最大。
2.疾病诊断在医学实践中，疾病诊断是医生们最重要的任务之一，而决策树可以作为一种有效的辅助工具，帮助医生们更准确和快速的对疾病进行诊断。
具体来说，医生们可以通过建立一个决策树模型，并输入不同的疾病症状和病史信息，从而得到最有可能的诊断结果。
这可以有效地缩短医疗诊断的时间，提高疾病的诊断准确率。
基于决策树的数据挖掘技术研究
基于决策树的数据挖掘技术研究数据挖掘是指从大量数据中发现有用信息的过程，是一种非常重要的数据处理方法，已广泛应用于社会、商业、科学等领域。
决策树是数据挖掘中最常用的算法之一，它可以帮助我们从数据中挖掘出规律，制定出决策。
本文将介绍基于决策树的数据挖掘技术的研究。
一、决策树算法简介首先，我们来说一下什么是决策树。
决策树包括一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。
根节点表示开始处理的数据，内部节点表示数据的属性，叶节点表示数据的类别。
在建立决策树的过程中，算法会根据特征的不同进行分割，通过比较不同特征的信息增益，来确定哪一个特征是最好的划分特征，然后根据这个特征来分割数据，最终构建出一棵决策树。
决策树是一种典型的分类算法，在机器学习中得到了广泛的应用。
决策树算法简单、易于理解和实现，适用于处理中小型的数据集。
由于其高效的性能和准确性，决策树算法成为了许多研究者和企业的首选算法。
二、决策树算法的优缺点决策树算法有以下几个优点：1、易于理解和解释。
由于决策树上的每个节点都可以被视为坐标轴上的一个划线点，因此决策树算法的解释和解释非常直观，适合业务人员参与决策。
2、可以同时处理离散型和连续型变量。
决策树算法可以通过选择不同的节点来处理不同类型的变量，同时，决策树也可以自动转化为离散型或连续型变量。
3、能够快速处理大型数据集。
决策树可以通过并行处理来处理大型数据集，这使得其在处理大型数据集方面具有优越性。
决策树算法也有一些缺点：1、容易过拟合。
由于决策树算法的树型结构非常灵活，若数据集的寻常规律被逼得太细，则可能会出现过拟合的情况。
2、容易受到噪声的影响。
由于决策树算法只能考虑一些重要的特征，无法考虑其他特征的影响，因此，在存在噪声的数据集上，决策树算法可能会失效。
三、决策树算法在数据挖掘中的应用决策树算法在数据挖掘中的应用非常广泛。
以下是决策树在不同领域的应用：1、商业领域。
在商业领域，决策树被广泛应用于市场分析、销售推荐、客户分类等业务中。
数据挖掘中的分类算法及应用
数据挖掘中的分类算法及应用数据挖掘在当今信息爆炸的时代中扮演着重要的角色。
它是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，以帮助人们做出更明智的决策。
分类算法是数据挖掘中最常用的技术之一，它可以将数据分为不同的类别，从而帮助我们理解和预测事物的归属。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一个树状结构来表示数据的分类规则。
决策树算法的优点是易于理解和解释，适用于各种类型的数据。
它可以根据数据的特征进行分割，并根据特征的重要性来决定分割的顺序。
决策树算法在市场营销、医疗诊断和金融风险评估等领域有广泛的应用。
例如，在市场营销中，决策树算法可以帮助企业确定目标客户群体。
通过分析客户的购买历史、兴趣和行为特征，决策树算法可以将客户分为不同的类别，从而帮助企业制定有针对性的营销策略。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，通过计算给定类别的条件下特征的概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是计算简单、速度快，并且对于大规模数据集效果较好。
它在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域有广泛的应用。
举个例子，朴素贝叶斯算法可以用于垃圾邮件过滤。
通过分析邮件的内容和发件人的信息，朴素贝叶斯算法可以计算出给定邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过一个阈值，则将该邮件标记为垃圾邮件，从而提高用户的邮件过滤效果。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过构建一个超平面来分割不同类别的数据，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。
支持向量机算法的优点是适用于高维空间和非线性数据，具有较强的泛化能力。
它在图像识别、生物信息学和金融市场预测等领域有广泛的应用。
以图像识别为例，支持向量机算法可以将图像中的不同物体分割开来。
通过提取图像的特征，并将其映射到高维空间，支持向量机算法可以找到一个超平面，使得不同物体的特征点尽可能地分离开来。
这样，当新的图像出现时，支持向量机算法可以根据其特征点的位置来判断物体的类别。
决策树以及拓展
决策树以及拓展⼀.决策树（判定树）1.依据树结构进⾏决策，⽬的是产⽣⼀棵泛化能⼒强的判定树，其中叶⼦结点为决策结果，其他节点对应⼀个属性测试，根节点包含所有样本，从根节点到叶⼦结点的路径表⽰判定的决策路径。
2.⾸先我们给定⼀个训练样本集，以及他们的属性集（特征集），然后由根结点开始，每个节点代表⼀个属性测试，对样本集进⾏分类，⽤节点的左右⼦树代表分的两类，递归分类，最后的叶⼦结点代表最终的决策类别，判定树的⽬标是通过该树尽可能使得最后的分类结果的正确性，也就是说分⽀结点所包含的样本类别尽可能⼀致。
3.优点：计算复杂度不⾼，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据，可以处理多值输出变量问题，对于特征的归⼀化不敏感，对特征的要求不⾼4.缺点：对数据敏感，容易产⽣过拟合和⽋拟合问题，不稳定（决策边界相互正交），⼆.如何选择划分最优属性1.信息增益（1）熵：代表混乱度，熵越低代表越纯粹，混乱度越低。
信息熵：表⽰信源的不确定性，⼀个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。
概率⼤，出现机会多，不确定性⼩；反之不确定性就⼤。
（2）⽤信息熵来度量样本集合纯度（信息熵越⼩，样本越可能只有⼀类，纯度越⾼），对于样本集合，⽤类别代表信源的中的种类，⽤每类样本所占总体的⽐例来代表各个信源出现的概率，则有样本纯度表⽰：（3）信息增益表⽰⽤某个属性对样本进⾏分类后的总的信息熵与样本未分类时的信息熵的差异。
依据某个属性对样本集进⾏分类后，肯定⽐原有未分类时要低，这说明依属性把样本集进⾏分类后，所含的混乱信息要低。
（4）某个属性的信息熵：⼀个属性有n个取值，每个取值对应把样本集分为⼀类，则⼀个属性可以把样本集分为n个⼩样本集，我们可以计算每个⼩样本集的信息熵，由于⼩样本集的样本数是不同的，样本集越⼤，影响越⼤，因此对每个⼩样本集赋予权重（样本数/总样本数），所以某个属性的信息熵为所有⼩样本集信息熵的线性组合（5）于是我们计算每个属性的信息增益，选择其中最⼤的作为本次的划分标准，把样本集划分为各个⼦样本集，选择其中信息增益最⼤的作为下⼀次的划分样本集。
决策树算法及其在数据挖掘中的应用
决策树算法及其在数据挖掘中的应用决策树算法即是一种基于树形结构的分类算法，它是数据挖掘中应用最为广泛的一种算法之一。
决策树算法可以使用对数据进行分类和预测，其基础原理是利用已有的数据集合来构建树形结构，通过一系列判断和分支，将数据集合不断细分，从而得到越来越精准的分类结果。
一、决策树算法的原理决策树算法是基于树形结构的分类算法，其中每个节点代表某个属性特征，而每个属性特征可以分为多个取值，通过一系列判断和分支操作，可以将数据集合不断细分，得到更加精准的分类结果。
具体而言，决策树的构建过程包含以下几步：1.选取切分属性：在所有属性中选择一个最佳属性作为切分属性，使得每个属性对应的集合能够得到最大的分类区分度。
2.设定切分点：在切分属性下，确定一个区间范围，将对应的数据划分为两个子树。
3.递归构建决策树：对于每个子树，不断重复以上步骤，直到每个叶子节点都对应着一个明确的输出结果。
通过这一系列的步骤，决策树算法可以构建出一个大型的树形结构，每个节点都代表某个属性特征，从而可以对任何未知数据进行分类和预测。
另外，决策树算法还有多种衍生形式，如随机森林、梯度提升树等，这些算法都是基于决策树算法的改进和扩展。
二、决策树算法的优点和局限性决策树算法作为数据挖掘中最为常见的算法之一，其具有以下优点：1.易于理解和解释：由于决策树算法的结果是一个树形结构，人们可以很容易地理解和解释这个结果。
2.高效性：决策树算法的时间复杂度较低，对于大量数据集，其处理效率较高。
3.可处理各种类型的数据：决策树算法不需要对数据进行标准化和归一化，可以直接处理各种类型的数据。
不过，决策树算法也具有以下几个局限性：1.容易过度拟合：由于决策树算法会优先选取对数据区分度最大的切分属性，因此容易在处理噪声或者不规则数据时过度拟合，导致误差较大。
2.对缺失数据敏感：如果数据集中存在较多的缺失数据，决策树算法可能难以正确处理这些数据，从而导致分类结果出现误差。
数据挖掘：决策树算法及应用拓展
P(ai | c j )
| Ai ai C c j | | C cj |
举例说明
目标概念Play Tennis的训练样例
Day
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14
Outlook
Sunny Sunny Overcast Rain Rain Rain Overcast Sunny Sunny Rain Sunny Overcast Overcast Rain Hot Hot Hot
A为属性，具有V个不同的取值 信息增益：Gain(A)= I(s1,s2,……,sm) － E(A)
训练集(举例)
ID3算法
age <=30 <=30 30…40 >40 >40 >40 31…40 <=30 <=30 >40 <=30 31…40 31…40 >40 income student credit_rating high no fair high no excellent high no fair medium no fair low yes fair low yes excellent low yes excellent medium no fair low yes fair medium yes fair medium yes excellent medium no excellent high yes fair medium no excellent buys_computer no no yes yes yes no yes no yes yes yes yes yes no
数据挖掘中的决策树算法与应用
数据挖掘中的决策树算法与应用数据挖掘是一种通过发现和提取隐藏在大量数据中的模式和关系的过程。
决策树算法是数据挖掘中常用的一种方法，它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。
本文将介绍决策树算法的原理、应用场景以及其在实际中的应用案例。
一、决策树算法的原理决策树算法是一种基于判断和决策的模型，其原理是通过对数据集进行分割，将数据划分为不同的类别或者预测某个目标变量的值。
决策树的构建过程可以分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
特征选择是决策树算法中的关键步骤，它决定了决策树的质量。
特征选择的目标是找到最能区分不同类别的特征。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比和基尼系数等。
决策树的生成过程是通过递归的方式构建决策树的。
从根节点开始，根据特征的取值将数据集划分为不同的子集，然后对每个子集递归地构建决策树。
直到满足停止条件为止。
决策树的修剪是为了避免过拟合问题。
过拟合是指决策树在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
修剪的目标是通过剪枝操作来减少决策树的复杂度，提高其泛化能力。
二、决策树算法的应用场景决策树算法在数据挖掘中有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 金融风控：决策树算法可以用于评估贷款申请者的信用风险。
通过分析申请者的个人信息、收入情况等特征，决策树可以判断是否批准该贷款申请。
2. 医疗诊断：决策树算法可以用于辅助医生进行疾病诊断。
通过分析患者的症状、体征等特征，决策树可以给出可能的疾病诊断结果。
3. 市场营销：决策树算法可以用于客户分类和推荐系统。
通过分析客户的购买记录、偏好等特征，决策树可以将客户分为不同的类别，并给出相应的推荐产品。
4. 电商广告投放：决策树算法可以用于确定广告投放的目标人群。
通过分析用户的浏览记录、购买记录等特征，决策树可以预测用户是否对某个广告感兴趣。
三、决策树算法的应用案例1. 银行信用风险评估：一家银行使用决策树算法来评估贷款申请者的信用风险。
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n 能够适用于种类和数值字段
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
信息增益度度量(ID3/C4.5)
n 任意样本分类的期望信息：
n I(s1,s2,……,sm)=－∑Pi log2(pi) (i=1..m)
n 其中，数据集为S，m为S的分类数目， Pi
n N是叶结点——C(S)+1 ——Cost1 n N是内部节点，有两个子节点N1、N2
n 已剪去N1、N2，N成为叶子节点 ——Cost1 n 计算N节点及其子树的代价，使用递归过程
Csplit(N)+1+minCost1+minCost2 ——Cost2 比较Cost1和Cost2，选取代价较小者作为返回 值
(如, information gain)
n 停止分割的条件
n 一个节点上的数据都是属于同一个类别 n 没有属性可以再用于对数据进行分割
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
伪代码(Building Tree)
Procedure BuildTree(S)
用数据集S初始化根节点R
用根结点R初始化队列Q
While Q is not Empty do {
n 例：啤酒——尿布
n 阻止/延缓不利变化的发生
n 例：金融危机——银行的信贷策略
n 差异挖掘算法的主要思想：
n 合理比较新/旧数据的挖掘结果，并清晰的 描述其变化部分
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
预备知识一(Building Tree)
n 基本思想： n 用途：提取分类规则，进行分类预测
input 判定树分类算法 output 训练集
age:
Similarly
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
Decision Tree (结果输出)
age?
<=30 ov30e.r.c4a0st
student?
yes
>40 credit rating?
no
yes
no
yes
excellent fair
no
yes
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
基尼指数 Gini Index (IBM
n Ci为某分类标号，Pi为任意样本属于Ci的概率(A)= ∑(s1j+ ……+smj)/s * I(s1j+ ……+smj)
n A为属性，具有V个不同的取值 n 信息增益：Gain(A)= I(s1,s2,……,sm) － E(A)
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
数据挖掘算法决策树算 法及应用扩展
2020/11/21
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
概述(一)
n 传统挖掘方法的局限性
n 只重视从数据库中提取规则，忽视了库中 数据的变化
n 挖掘所用的数据来自稳定的环境，人为干 预较少
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
概述(二)
n 捕捉新旧数据变化的目的：
n 挖掘出变化的趋势
n 决策树使用: 对未知数据进行分割
n 按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到一个叶子节点
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
决策树算法
n 基本算法（贪心算法）
n 自上而下分而治之的方法 n 开始时，所有的数据都在根节点 n 属性都是种类字段 (如果是连续的，将其离散化) n 所有记录用所选属性递归的进行分割 n 属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量
取出队列Q中的第一个节点N
if N 不纯 (Pure) {
for 每一个属性 A
估计该节点在A上的信息增益
选出最佳的属性，将N分裂为N1、N2
}
}
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
属性选择的统计度量
n 信息增益——Information gain (ID3/C4.5)
n 所有属性假设都是种类字段 n 经过修改之后可以适用于数值字段
编码所需二进位最少的树即为“最佳剪枝 树”
n 期望错误率最小原则
n 思想：选择期望错误率最小的子树进行剪 枝
n 对树中的内部节点计算其剪枝/不剪枝可能 数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
Cost of Encoding Data Records
n 对n条记录进行分类编码的代价(2种方法)
n n ——记录数，k ——类数目，ni——属于 类i的记录数
IntelligentMiner)
n 集合T包含N个类别的记录，那么其Gini指标就是 pj 类别j出现的频率
n 如果集合T分成两部分 N1 and N2 。那么这个分割的 Gini就是
n 提供最小Ginisplit 就被选择作为分割的标准(对于每个 属性都要遍历所有可以的分割方法).
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训练集(举例)
ID3算法
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使用信息增益进行属性选择
Class P: buys_computer = “yes”
Class N: buys_computer
= “no”
Hence
I(p, n) = I(9, 5) =0.940
Compute the entropy for
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Cost of Encoding Tree
n 编码树结构本身的代价 n 编码每个分裂节点的代价
n 确定分类属性的代价 n 确定分类属性值的代价
&
其中，v是该节点上不同属性值的个数
n 编码每个树叶上的记录分类的代价
数据挖掘算法决策树算法及应用扩展
剪枝算法
n 设N为欲计算其最小代价的节点 n 两种情形：
预备知识二(Pruning Tree)
n 目的：
n 消除决策树的过适应(OverFitting)问题 n 实质：消除训练集中的异常和噪声
n 两种方法：
n 先剪枝法(Public 算法) n 后剪枝法(Sprint 算法)
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两种剪枝标准
n 最小描述长度原则(MDL)
n 思想：最简单的解释最期望的 n 做法：对Decision-Tree 进行二进位编码，
决策树
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使用决策树进行分类
n 决策树
n 一个树性的结构 n 内部节点上选用一个属性进行分割 n 每个分叉都是分割的一个部分 n 叶子节点表示一个分布
n 决策树生成算法分成两个步骤
n 树的生成 n 开始，数据都在根节点 n 递归的进行数据分片
n 树的修剪 n 去掉一些可能是噪音或者异常的数据