决策树分类算法研究
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）在⽣活中，“树”这⼀模型有很⼴泛的应⽤，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻⽽⼴泛的影响。
在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。
如名所⽰，它使⽤树状决策模型。
它不仅仅是在数据挖掘中⽤户获取特定⽬标解的策略，同时也被⼴泛的应⽤于机器学习。
如何使⽤树来表⽰算法为此，我们考虑使⽤泰坦尼克号数据集的⽰例，以预测乘客是否会⽣存。
下⾯的模型使⽤数据集中的3个特征/属性/列，即性别，年龄和SIBSP（配偶或⼉童的数量）。
这是⼀棵体现了⼈性光辉的决策树。
树的形状是⼀棵上下颠倒的决策树，叶⼦节点在下，根节点在上。
在图像中，⿊⾊中的粗体⽂本表⽰条件/内部节点，基于树分成分⽀/边缘。
不再分裂的分⽀结束是决策/叶⼦，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表⽰为红⾊和绿⾊⽂本。
虽然，⼀个真实的数据集将有很多功能，这只是⼀个更⼤的树中的部分分⽀，但你不能忽略这种算法的简单性。
该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。
该⽅法更常见于来⾃数据的学习决策树，并且在树上被称为分类树，因为⽬标是将乘客分类为幸存或死亡，上⾯所展⽰的决策树就是分类树。
回归树以相同的⽅式表⽰，例如⽤于预测房⼦价格的连续价值。
通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。
那么，算法⽣成的背后发⽣了什么呢？如何⽣成⼀个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进⾏分裂，以及在什么时候停⽌。
因为⼀棵树通常是随意⽣长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何⽣成决策树）。
ID3算法ID3算法⽣成决策树ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是决策树⽣成算法的⼀种，基于奥卡姆剃⼑原理(简约原则) 1。
是Ross Quinlan发明的⼀种决策树算法，这个算法的基础就是上⾯提到的奥卡姆剃⼑原理，越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树，尽管如此，也不总是⽣成最⼩的树型结构，⽽是⼀个启发式算法。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现
ｈ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｐ ｔ ｌｃ ａａ ｔ ｒ ｄ ｓ ｂ ｔ ｇ ｏ ｉｉ ｇ ｗｉ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｈ ｃ ｓｎ ｅ ａ ｎ ｔ ｇ ｍｅｈ ｄ， ａ ｏ ｌｘ ｓ ａ ｉ － ｈ ｒｃ ｅ ｉｔ ｕ ｉ ，ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｔ ｔ —ｌ ｓｉ ａ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｗ ｉｈ ｕ ｉ ｇ ｄ ｌ ｍｉ ａｉ ｔ ｏ ａ ｉ ｒ ｎ ｈ ｅ ｉ ｆ ｏ ｎ
系统 北 京市 重点 实验 室 ，北京 １０ ３ ） ０ ０ ７
摘
要：针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳 的缺点 ， 结合分层思想的树分类技
术 ， 泛 用于数据 挖掘 模 型 中的 Ｃ Ｒ 对广 Ａ Ｔ决策树 算 法进行 改进 ， 出 了一种 基 于人机 交 互 的决 策树 算 法 ． 其应 提 将
维普资讯
第１ 期
罗来平等 ： 基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现
・０ ２ ７・
基于决策树算法 的遥 感图像 分类研究与 实现
罗来平 宫辉力 ， ，刘先林
（． １北京城市学院 人工智能研 究所， 北京 １０ ８ ；２ 首都师范大学 资源环境与旅游学院 资源环境与地理信息 ００ ３ ．
中图法分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献 标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ．６５ ２０ ）１０ ０ ．３ ０ １３９ （０ ７ Ｏ．２ ７０
基于决策树的协同进化分类算法研究
Ｕｎｖ ｒｉ ， ｕ ａ ３ ０ ２ Ｃｈｎ ） ｉ ｅ ｔ Ｗ ｈ ｎ ４ ０ ７ ， ｉａ ｓｙ
Ａ ｓｒｃ：ｈｒ ｒ ｓｍｅｐｏｌｍ ｕｒｎ ａ ｉｃｔ ｎａ ｏｉ ｍｓｕｈａｌ ｔｄｓ ａｉｔ， ｗｅｋａｊｓ ｂ ｉ ， ｌｗ ａｉｔ ｔ ｆ ｄｔｅ ｂ ｔ ｔ ｅｅａ ａ Ｔ ｅ ｏ ｒｂｅ ｓｎｃｒ ｔｌ ｓ ａ ｏ ｌ ｒｈ ， ｃ ｓｉ ｅ ａ ｂ ｉ ｉ ｅ ｃ ｓｆ ｉ ｉ ｇ ｔ ｓ ｍｉ ｃ ｌｙ ｌ ａ ｄｕｔ ｉｔ ａｌ ｙ ｏ ｂ ｉ ｎ ｌ ｙ Ｏｉ ｈ
一
Ｎ ｒ １ （ｕｌ ｋ＝Ｏ ｅｃｓ Ｖ （ ｕｌ ｋ＝Ｒ ｉＡ ｎ Ｗｅｋ。 ｏ ） Ｏ ｔｏ ｍａ Ｖ ｏ ｖｒａｔ Ｏ ｔ ｏ ） ｏ ａｎ Ｗｉｄ＝ ａ ）
种 技 术 ． 它 可 以从 大量 的 数 据 中抽 取 潜 在 的 有 用 信 息 和模 式 ． 内容 之 一 。Ｄ Ｉ ３算 法 和 Ｃ ． 法 是 较 早 提 出 的 两个 著名 的数 据 分 ４５算 类算 法 。 这 两种 算 法及 其 一 些 变 种 版 本 ， 基 本 上 都 是 基 于 决 策
．
Ｋｅ ｒｓＤａ ｎｎ Ｃｌｓ ｆ ａ ｏ ； Ｃｏ ｖ ｌｔ ｎ ｙｗｏｄ ： ｔ ｍ ｉｇ； ａｓ ｃ ｔ ｎ ａｉ ｉ ｉ ｉ ｅ ｏｕ ｏ Ｄｅ ｉｏ ｅ ｉ ｃｓ ｎｔ ｅ ｉ ｒ
决策树ID3算法研究及其优化
关 键 词 ：数 据 挖 掘 ； 类 ； 策 树 ； 息 增 益 分 决 信
＝
．
决 策 树 分 类 方 法 因 简 单 、 观 、 确 率 高 且 应 用 价 值 高 直 准
等优点 在数 据挖 掘及数 据分 析 中得 到了广 泛应 用 。
１ 决 策 树 分 类 过 程
决 策 树 的分 类 过 程 也 就 是 决 策 树 分 类 模 型 ｆ 称 决 简
策 树 １ 生 成 过 程 ， 图 １所 示 。从 图 中 可 知 决 策 树 分 类 的 如 的 建 立 过 程 与 用 决 策 树 分 类 模 型 进 行 预 测 的 过 程 实 际
中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ Ｐ１ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — ７ ０ ２ １ ） １ ０ ０ — ３ ６ ４ ７ ２ （０ ０ ２ － ０ ７ ０
Ｔｈｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ Ｉ ｄ ｃ ｓｏ ｔｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｉｓ ｐｔｍｉａ ｉ ｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｏ Ｄ３ ｅ ｉｉ ｎ ｒ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ｎｄ ｔ ｏ ｉ ｚ ｔｏ
Ｉ Ｄ３算 法 的 理 论 依 据 为 ： 设 ＝ Ｉ Ｘ… × 是 ｎ维 有 穷 向 量 空 间 ， 是 有 穷 Ｆ× 离 散 符 号 集 ， 中 的 元 素 ｅ ＜Ｖ ， 。 … ， 称 为 例 子 ， Ｅ ： Ｖ ， Ｖ＞ ， … ｎ。 其 中 ， ｊ １ ２， ， 设 船 和 ＮＥ 是 的 两 个 例 子 ∈Ｆ ，
基于决策树算法的房价预测研究
基于决策树算法的房价预测研究近年来，房地产市场一直是人们关心的热点话题。
我国经济不断发展，城市化程度不断提高，房地产市场的规模和影响力也随之增加。
在这个背景下，房价的预测成为了一个备受关注的问题。
随着大数据和机器学习的不断发展，基于决策树算法的房价预测研究也成为了一个热门的研究方向。
一、决策树算法简介决策树算法是一种经典的机器学习算法，它通过对样本数据进行分类与回归分析来生成决策树。
在决策树中，每个节点代表一个属性，每个分支代表一个测试，而每个叶节点代表一个分类结果。
通过不断对样本进行测试和分类，决策树可以得出对新样本的准确分类结果。
决策树算法具有计算效率高、适应性强、可解释性好等特点，因此被广泛应用于数据挖掘领域。
二、基于决策树算法的房价预测模型构建1、数据收集和预处理成功构建一个基于决策树算法的房价预测模型，首先需要收集和预处理相关数据。
在本研究中，我们收集了包括房屋面积、位置、建筑年代、朝向、装修程度等在内的丰富的属性数据，以及相关区域的政策、经济等背景数据。
对这些数据进行预处理，包括数据清洗、数据预处理和特征工程等步骤，确保数据的质量与完整性。
2、决策树算法的模型构建在数据预处理完成后，我们使用决策树算法对数据进行建模。
在决策树的构建过程中，我们需要选择合适的属性进行测试，并计算每个属性的信息增益，以确定选择哪一个属性作为当前分支的测试标准。
在每个分支生成之后，我们需要不断迭代地计算信息熵，以确保决策树的最终生成结果准确可靠。
3、模型优化和性能评估经过多次构建和测试，我们可以对模型进行优化，不断提升模型的准确度和可靠性。
同时，我们需要对模型性能进行评估，以确保模型的实用性和适应性。
常用的模型评估方法包括准确率、召回率、F1指标等。
三、基于决策树算法的房价预测实例分析在本研究中，我们使用了某城市的房价数据进行预测实例分析。
我们收集了包括房屋面积、位置、建筑年代、朝向、装修程度等在内的27个属性数据，并使用决策树算法对其中的20个属性进行测试，生成了决策树模型。
决策树C4.5算法总结
数据集准备
数据清洗
去除异常值、缺失值，对数据进行预处理，使其满足算法要 求。
数据分割
将数据集分为训练集和测试集，用于训练和评估决策树模型 。
特征选择与划分
特征重要性评估
计算每个特征对目标变量的影响程度，选择最重要的特征作为划分标准。
特征划分
根据特征的重要性和信息增益率，将数据集划分为不同的子集，形成决策树的 节点。
THANKS
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案例二：医疗诊断分类
数据集
医疗诊断数据集包含了1452 条样本，每个样本有11个特 征，目标变量为是否患有某
种疾病。
算法应用
使用C4.5算法构建决策树模 型，对数据进行训练和测试 ，评估模型的准确率、召回
率和F1分数等指标。
结果分析
通过决策树模型，可以辅助 医生进行疾病诊断，提高诊 断的准确性和效率。
处理连续属性和缺失值的方法优化
• C4.5算法在处理连续属性和缺失值时采用了一些简单的策略，如将连续属性离散化或忽略缺失值。这些策略可 能导致决策树无法充分利用数据中的信息。因此，一些研究者提出了更复杂的方法来处理连续属性和缺失值， 如使用插值或回归方法来处理连续属性，以及使用特殊标记或填充值来处理缺失值。这些方法可以提高决策树 对连续属性和缺失值的处理能力，从而提高模型的分类准确率。
2
C4.5算法采用了信息增益率、增益率、多变量增 益率等更加复杂的启发式函数，提高了决策树的 构建精度和泛化能力。
3
C4.5算法还引入了剪枝策略，通过去除部分分支 来避免过拟合，提高了决策树的泛化性能。
决策树C4.5算法的应用场景
数据挖掘
C4.5算法广泛应用于数据挖掘 领域，用于分类、回归和聚类
决策树毕业论文
决策树毕业论文决策树毕业论文毕业论文是每个大学生在完成学业之前必须面对的一道难题。
在这个论文中，学生需要选择一个合适的主题，并进行深入研究和分析。
在这篇文章中，我将探讨一个可能的主题：决策树。
决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵树形结构来对数据进行分类或预测。
这个算法的核心思想是将数据集分割成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。
决策树的优势在于它的可解释性和适应性，它可以处理各种类型的数据，并且能够处理大规模的数据集。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在不同领域的应用。
首先，我将探索决策树在医疗领域的应用。
医疗数据通常包含大量的特征和复杂的关联关系。
通过构建决策树模型，我们可以根据患者的症状和疾病历史来预测患者是否患有某种疾病。
这对于医生来说是一个有用的工具，可以帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。
其次，我将研究决策树在金融领域的应用。
金融数据通常包含大量的时间序列数据和复杂的市场变化。
通过构建决策树模型，我们可以预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，决策树还可以用于信用评分和风险管理，帮助银行和金融机构识别潜在的风险客户。
另外，我还将研究决策树在社交媒体分析中的应用。
社交媒体平台上产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片和视频等。
通过构建决策树模型，我们可以对这些内容进行情感分析，了解用户的喜好和情绪状态。
这对于市场营销和品牌管理来说是一个有用的工具，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和反馈。
在我的毕业论文中，我将通过实验和案例研究来验证决策树算法在不同领域的应用效果。
我将使用公开可用的数据集，并使用不同的评估指标来评估模型的性能。
我还将与其他机器学习算法进行比较，以评估决策树算法的优势和劣势。
总结起来，决策树是一种强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在医疗、金融和社交媒体分析等领域的应用。
决策树学习研究综述
关键词 ： 决策树 ； 决策树算法 ； ３ Ｃ ．；ＬＱ；Ｐ ＩＴ Ｉ ；４５ Ｓ Ｉ Ｓ Ｒ Ｎ Ｄ
过小， 即使在有偏置的ｆ 青 况下， 仍有过多的假设与训练实例集相匹配， 这 １ 概述 决策树是构建 人 工智能系统的主要方法之一， 随着数据挖掘技术在 时作出假设的泛化能力将很差。当有过多的假设与训练实例集相匹配 ， 商业智能等方面的应用， 决策树技术将在未来发挥越来越强大的作用ｍ 便称为过度拟合（ｖｍｔ。 。 ０ｅ ） 自 Ｑ ｉａ 在 １７ 年提出 从 ｕｌ ｎ ｎ ９９ 构造决策树 Ｉ３ Ｄ 算法以来 ， 决策树的实现 ３ Ｉ ２树剪枝 对决策树进行修剪可以 控制决策树的复杂程度 ， 避免决策树过于复 已经有很多算法， 常见的有：Ｌ ｃｎｅ ｔｅｒｉ ｙｔ Ｃ Ｓ（ｏ ｃｐ ａ ｎ ｓｓ ｍ）学习算法 ， ｌ ｎｇ ｅ 还可以解决过度拟合的问题。 Ｉ ４Ｉ ５ 、４ Ｄ 、 Ｒ Ｃ ５算法， Ｄ 以及 Ｃ Ｒ 、５ 、ｕｚＣ ． ０ １Ｑ Ｅ Ｔ Ｃ Ｌ 杂和庞大。此外 ， Ａ ＴＣ ． Ｆ ｚｙ ４ 、Ｃ 、 Ｕ Ｓ 和 Ａ ５ ０ ５ 修剪决策树有多种算法 ， 通常分为这样五类。最为常用的是通过预 现在， 许多学者在规则学习与决策树学习的结合方面， 做了大量 的 剪枝（ｒ ｐｕ ｉ ） ｐｅ ｒｎｎ 和后剪枝（ｏｔｐｕ ｉｇ完成 ， — ｇ ｐｓ ｒｎｎ ） － 或逐步调整树的大小 ； 研究工作。Ｂａｏ ｒ 等的 Ａ Ｓ Ｔ Ｎ ， Ａ １ 中的近似匹配方法引入决 其次是扩展测试集方法， ｋ ＳＩ Ａ Ｔ将 Ｑ ５ Ｓ 首先按特征构成是数据驱动还是假设驱动的差 将建立的特征组合或分割， 然后在此基础上引进多变量测试集。 第三 策树中。Ｃａｋ ｌ 等的 Ｃ ２将 Ｉ３ ｒ Ｎ ， Ｄ 算法和 Ａ Ｑ算法编织在一起 ， 用户可选 别， 择其中任何—种算法使用。 ｔ ｆ等的 Ｉ５ Ｕｇ ｏ Ｄ Ｒ算法， 不要求一次『提供所 类方法包括ｊ择不同的测试集评价函数， 生 左 通过改善连续特征的描述或修 有的训练实例， 训练实例可以逐次提供 ， 生成的决策树逐次精化， 以支持 改搜索算法本身实现； 第四类方法使用数据库约束， 通过削减数据库 即 增量式学习。洪家荣教授结合实际应用问题对 Ｉ ３ Ｄ 算法作了一些改进 ， 或实例描述特征集来简化决策树； 第五类方法是将决策树转化成另一种 提出了 两个 Ｉ３ Ａ 结合的改进算法 ， Ａ Ｄ和 Ｑ Ｉ Ｑ和 Ａ Ｉ， ， Ｄ ＱＤ 此外 还陆续 数据结构。这些方法通常可以在同另一种算法相互结合中， 增强各 自的 出现了处理大规模数据集的决策树算法 ， Ｓ Ｉ Ｓ ＲＮ 如 ＬＱ， Ｉ Ｔ等等日 Ｐ 。 功能。 ２决策树算法研究 ４决策树在工程中的应用 ２１ 构造决策树算法 决策树在工程中的诸多领域获得了非常广泛的应用 ， 主要有以下几 决策树学习是从无次序 、 无规则的样本数据集 中推理出决策树表示 个方面： 形式、 逼近离散值目标函数的分类规则方法 。它采用 自顶向下 的递归方 ４１ 决策树技术应用于机器人导航 式， 在决策树的内部给 ・ 进行属性值 的比较并根据不同的属性值判断从 ＥＳ ｅ 和 Ｄ ． ｌａｅ 将决策树技术应用于移动机器人导航并取 ． ｒ ｗｅ Ｊ ｖｎ ｙ Ｍｕ 该结点向 下的分支， 在决策树的叶结点得到结论 ， 因此从根结点到叶结 得了一定的成功。 点的—条路径就对应着一条规则 ，整棵决策树就对应着一组表达式规 ４ 决策树技术应用于地铁中的事故处理 ． ２ 则。 我们可将决策树 看成是定义布尔函数的 一种方法。 其输 ＾ 是一组属 法 国的 Ｂｅｉｏ 等人成功地将决策树技术应用于地铁交通调度智 ｒｚｌｎ ｌ 性描述的对象 ， 输出为 ｙｓ ｏ ｅ／ 决策。 ｎ 决策树代表—个假设 ， 可以写成逻辑 能系统。电门 ｆ１根据决策树的基本思想开发出上下文图表来帮助驾驶员针 公式。决策树的表达能力限于 题逻辑 ， 该对象的任—个属 性的任一次 对事故做出正确的处理。 测试均是—个命题。 在命题逻辑范围内， 决策树的表达能力是完全的。 一 ４ 决策树技术应用于图像识别 － ３ 棵决策树可以代表—个决定训练例集分类的决策过程 ， 树的每个结点对 决策树技术应用于包括图像在内的科学数据分析。 如利用决策树对 应于—个属性名或—个特定的测试， 该 鲒 ． 点根据测试的可能结 上百万个天体进行分类 ， 利用决策树对卫星图像进行分析以估计落叶林 果对训练例集进ｉ ０ 。 戗 一 分 划分出的每个部分 应于相应训练例集子空 和针叶林的基部面积值。 附 间的—个分类子问题 ， 该分类子问题可以由一棵决策树来解决。 因此 ， 一 ４ 决策树应用于制造业 ． ４ 棵决策树可以看作是—个对 目 标分类的划分和获取策ｍ 。 决策树技术 已经成功应用于焊接质量的检测以及大规模集成 电路 ２ ． ２处理大规模数据集的决策树算法 的设计， 它不仅可 以规划印刷电路板的布线 ， 波音公司甚至将它用于波 Ｉ３或者 Ｃ ５算法都是在建树时将训练集一次 ｆ装载入内存的。 音飞机生产过程的故障诊断以及质量控制。 Ｄ ４ 生 但当面对大型的有着上百万条纪录的数据库时 ， 就无法实际应用这些算 ５决策树技术面临的问题和挑战 法。针对这一问题， ＾ 前 、 提出了不少改进方法 ， 如数据采样法 、 连续屙性 发展至今， 决策树技术面临的问题和挑战表现在以下几个方面： 离散化法或将数据分为若干小块分别建树然后综合成—个最终的树， 但 ５１ ．决策树方法的效率亟待提高 这些改进都以降低了树的准确性为代价 。直到 Ｍ ｔａ Ａ ｒｗ ｌ Ｒ ｓ ｅ ， ｇ ａ和 ｉ ｈ ａ — 数据挖掘面临的数据往往是海量的，对实时『要求较高的决策场 生
分类算法综述范文
分类算法综述范文分类算法是机器学习中一种常用的技术，用于将数据集中的样本分为不同的类别。
分类算法在许多领域中都有着广泛的应用，如医学诊断、金融风险分析、文本分类等。
本文将综述几种常用的分类算法，包括决策树、支持向量机、K近邻、逻辑回归等，并比较它们在不同领域中的应用效果。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一颗树形结构来表示不同类别之间的关系。
在构建决策树时，通常会根据特征值的不同来进行分裂，直到将所有样本分为不同的类别。
决策树算法具有易解释性和高效性的特点，在数据量不大、特征值较少的情况下表现良好。
决策树算法在医学诊断领域有着广泛的应用，可以根据病人的症状和检查结果来进行疾病的诊断。
此外，在金融领域也可以利用决策树算法来进行风险评估和信用评级。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过找到一个最优的超平面来将样本分为不同的类别。
支持向量机算法具有较高的准确性和泛化能力，尤其在高维空间中表现优异。
支持向量机算法在文本分类和图像识别领域有着广泛的应用，可以有效地区分不同类别的文本或图像。
此外，在生物信息学领域也可以利用支持向量机算法来进行蛋白质分类和基因表达分析。
三、K近邻算法K近邻算法在推荐系统和社交网络分析领域有着广泛的应用，可以根据用户的行为和偏好来进行个性化推荐。
此外，在环境监测和遥感领域也可以利用K近邻算法来进行地物分类和目标识别。
四、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种广泛应用的分类算法，它将输入特征值与输出类别之间的关系建模为一个逻辑函数。
逻辑回归算法简单高效，适用于二分类和多分类问题。
逻辑回归算法在市场营销和信用风险评估领域有着广泛的应用，可以帮助企业预测客户的购买行为和信用违约的风险。
此外，在医学影像分析和生物信息学领域也可以利用逻辑回归算法来进行疾病诊断和基因表达分析。
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中 分 号 Ｔ３ ． 圈 类 ： Ｐ０６ １
决 策树 分 类算 法研 究
张 琳 ，陈 燕 ，李挑迎 ，牟向伟
（ 大连海 事大学交通运输管理 学院，辽宁 大连 １６ ２ ） ０６ １
摘
要 ：Ｉ３算法在选择分 裂属性 时偏 向于选取属性取值较 多的属性 。针对 该问题 ，引入属性重要性和属性取值数量 ２ Ｄ 个参数对 Ｉ３算法 Ｄ
的信息增益公式进行改进 ， 而提高取值数 量少但 较为关键 的属性 的重 要性，使算法更好地反映实 际决策情况 ，并根 据凸函数的性 质简化 从 信息熵的计算 ，提高决策树的构造效率 。通过实例介绍改进算法 的具体应 用方法 ，证明其性能相 比原算法有所提高 。
关健词 ：１ ３ Ｄ 算法 ；信息增益 ；属性重要性 ；属性取值数量 ；信息熵
Ｒｅ ｔ ｎ Ｄｅ ｓ￣ ’ ｅ ａ ｓｆＣ ｉ ｎＡＩ ｏ ｉｈ Ｒ， ｅ ｒ ｈ ０ ｅ ｉｉ｝ ｒ ｅＣｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ Ｒ ｒ ｔ ｍ ｓ ｓａ ｃ ｏ Ｄ ｃ ｏ ｎｌ ＣＩ ｔ ｉ ａ ｉ
ＺＨＡＮＧ ｎ ＣＨＥＮ ｎ， ａ — ｉ ｇ Ｍ Ｕ ａ － ｉ Ｌｉ ， Ｙａ ＬＩＴ ｏ ｙ ｎ ， Ｘｉ ｎｇ ｗｅ （ ｏｌｇ ｆ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎＭａ ａ ｅ ｎ ， ｌ ｎ Ｍａｉ ｍｅＵ ｉｅ ｓ ｙ Ｄａ ａ １ ０ ６ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｅ ａ ｓ ｏｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔＤａｉ ｒ ｉ ｎ ｖ ｒｉ ， ｌ ｎ １ ６ ２ ， ｈｎ ） ｅ ｏＴ ａｏ ａ ｔ ｔ ｉ
ＤＯｈ １ ．９ ９ ． ｓ． ０ —４ ８２ １．３０ ０ ０３ ６／ｉ ｎ１ ０３ ２ ．０ １１．２ ｊｓ ０
ｌ 概述
］ ｙｗ ｒｓ Ｄ３ａｇ ｒｈ ｉｆｒ ａｉｎｇｉ； ｔ ｂ ｔ ｉ ｏｔｎｅ ｎ ｍｂｒ ｆ ｔｉｕｅｖｌｅ ； ｆｒ ｔ ｎｅｔｏｙ Ｋｅ ｏ ｄ ］Ｉ ｌｏ ｔｍ；ｎｏ ｔ ａｎ ａｔ ｕｅ ｍｐ ｒ ｃ； ｕ ｅ ｔｂ ｔ ａ ｓｉ ｏｍａｉ ｎｒｐ ｉ ｍ ｏ ｉ ｒ ａ ｏ ａｒ ｕ ｎ ｏ
［ ｂ ｔ ｃ］Ｉ ３ ｌｏ ｔｍ ｔ ｄ ｔ ｃ ｏ ｓ ｔｅ ｔｉ ｔ ｆ ｏ ｌ ｓ ｓ ｈ ｌｔ ｇａｒ ｕ ｓＡ ｍｉ ｅ ｒｂ ｍ， ｉ ｐｐ ｒｎ ｏ ｕｅ ｔ ｏ Ａ ｓ ａｔ Ｄ ｇ ｒ ｈ ｎ ｓｏ ｈ ｏｅｈ ｔｂ ｅ ｏ ｒ ｖ ｕ ｅ ｐｉ ｎ ｔｂ ｔ ． ｉ ｎ ａ ｔ ｏ ｌ ｔ ｓ ａｅ ｉ ｒｄ ｃｓｗ ｒ ａ ｉ ｅ ａｒ ｕ ｓ ｍ ｅ ａ ｅ ａｔ ｓ ｔ ｉ ｔｉ ｅ ｇ ｔｈ ｐ ｅ ｈ ｔ
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第３ ７卷 第 １ 期 ３
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ＮＯ １ ．３
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软件技术与数据库 ・
文 编 ｌ ３ ８０ ） — ０ — ２ 文 标 码： 章 号； ０ ＿ ４ （ １１ ＿６ － ｏ ２２ １ ３ ０ ６ ０ 献 识 Ａ