分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究
分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究
摘要：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。
关键词：分类；id3；c4.5
an association explore based on decision tree
algorithm
wang hui, hou chuan-yu
(school of information engineering, suzhou
university, suzhou 234000, china)
abstract: id3 algorithm and c4.5algorithm is
classic decision tree algorithm in data mining. the
article has some comparisons about c4.5 algorithm and
id3 algorithm ,for example, data structure of decision
tree, the process of algorithm of c4.5 and id3, and the
choice of division attribute and so on, in order to
provide this for others.
key words: categories; id3; c4.5
随着计算机的普及和网络的高速发展，人们获得信息的途径越来越多，同时获取信息的量呈几何级数的方式增长。如何从海量信息获得有用知识用于决策，成为大家关注的问
题。数据挖掘也就是从大量信息中挖掘出有用知识的过程。数据挖掘上的常用的分类方法有决策树方法，贝叶斯方法，神经网络方法，粗糙集方法，遗传方法等。以下通过以下几个方面对决策树上的分类算法id3和c4.5进行比较。
1 id3算法和c4.5算法的比较
id3算法是quinlan于1993年提出的[1-2]，它使用信息增益来选择分裂属性。id3算法的根本问题是怎样选取树的每个节点的分裂属性。id3算法[4]用“信息增益”去衡量给定的属性区分训练样例的能力。它在增长树的每一步都是使用信息增益标准从候选属性中选择属性。c4.5算法[5]是id3算法的改进，它使用信息增益率来进行分裂属性的选择。
1.1 id3算法信息增益与c4.5信息增益率的计算步骤
1）id3算法信息增益计算的步骤
步骤 1. 若一个记录集合t，根据类别属性的值被分成互相独立的类c1,c2,…,ck，则识别t的一个元素所属哪个类所需要的信息量为，其中p为c1,c2,…,ck的概率分布，即。
步骤 2.先根据非类别属性x的值将t分成集合t1,t2……tn则确定t中的一个元素类的信息量可以通过确定ti的加权平均值来得到，即info（ti）的加权平均值为：
info（x，t）=。
步骤 3. 信息增益度是两个信息量之间的差值，其中一个信息量是需要确定的t的一个元素的信息量，另一个信息量是在已得到的属性x的值后需确定的t一个元素的信息量，信息增益度的公式为：
gain（x,t）= info（t）-info（x，t）。
2）c4.5信息增益率的求解步骤
c4.5在id3的基础上利用信息增益率来对分裂属性选择，步骤1、2、3同id3。
步骤 4.增加了属性x的信息熵。
步骤 5.用信息增益去除属性x的信息熵，得到信息增益率。
1.2 id3与c4.5数据结构[3,7]比较（见表1）
由于c4.5算法是id3算法的改进，所以在c4.5计算增益率的结构体中增加gain_ratio用于存储信息增益率。从表1比较可以看出id3和c4.5的结构体基本上都是可以共用的。
1.3 id3与c4.5的算法[4,8]比较（见表2）
id3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定集合的测试属性。对被选取的测试属性创建一个结点，并以该结点的属性标记，对该属性的每个值创建一个分支据此划分样本。直到划分的样本属于同一类为
止，输出其类别值作为分类结果（即叶子节点）。c4.5以id3类似的方法选择分裂属性，只是在以信息增益率最高的作为分裂属性选择的标准。
表2 id3和c4.5算法的比较
基于上述分析，id3树的构造过程是一种贪婪算法的思想，每次选择局部信息增益最高属性作为分裂属性，并不进行回溯。构造的树是多分枝的树，树的规模随训练样本的增加而扩大。c4.5可以在id3的基础上，也就是在计算信息增益的函数中，根据信息增益率对要选择的分裂属性进行选择，这样其他部分仍可以使用id3的模块，只需修改下标识符。c4.5还可在计算增益率之前，添加一个对连续值的划分模块，这样c4.5就可以对连续值属性进行处理。
2 利用气候训练集的计算实例
2.1 数据准备，
测试训练集（见表3）选取了50条数据进行测试分析。
2.2 id3和c4.5的实例计算（根据表3数据）
1）id3的信息增益计算
步骤1：类别c（运动）的信息熵计算
类别中u1=适合，u2=不适合, 。
则：
步骤 2：属性的条件熵的计算
属性v取“天气”，v1=晴（16），v2=多云（15），v3=雨（14），v4=阴（5）。
所以。
取值为晴的16个样本中有5个为合适和11个不合适，
根据步骤2有：
p(u1|v1)=5/16，p(u2|v1)=11/16
同理：多云 p(u1|v2)=15/15， p(u1|v2)=0/15；雨p(u1|v3)=9/14，p(u1|v3)=5/14；
阴p(u1|v3)=5/5，p(u1|v3)=0/5；
info（v）的加权和如下：
同理：v取气温时：info(c,v) =0.8785 ，v取湿度时：
=0.6738，v取 风 时：=0.8904。
步骤3：属性v的信息增益
gain(天气)=info(c)-info(c,v)=0.9044-0.55=0.3544
同理类似可得：gain(气温)=0.0258，gain(湿度)=0.2306，gain(风)=0.014。
2）c4.5信息增益率计算
前三个步骤分别和id3的步骤1、2、3相同。
步骤4：属性的信息熵v
由，则天气中：v1=晴（16），v2=多云（15），v3=雨（14） ，v4=阴（5）,p(v1)=16/50,p(v2)=15/50 p(v3)=14/50
p(v4)=5/50
则：
同理：split_info(气温)=1.4948split_info(湿度)=0.9988split_info(风)=0.971
步骤5：信息增益率
gain_ratio(天气)=gain(天气)/split_info(天气)=0.1871
gain_ratio(气温)=gain(气温)/split_info(气温)=0.0173
gain_ratio(湿度)=gain(湿度)/split_info(湿度)=0.2309
gain_ratio(风)=gain(风)/split_info(风)=0.0144
2.3 id3和c4.5对属性取值个数较多的偏向比较
表5是通过表3中的数据计算出来的，其中id3选择分裂属性为天气，c4.5选择分裂属性为湿度。表6是表4（表4和表3的数据仅有第二列不同，即天气那列，其余数据不变）中的数据计算出来的，id3选择分裂属性为湿度，c4.5选择分裂属性为湿度。
由表5和表6可知在数据表3中第二列属性值个数为4，
表4中的第二列属性值个数为2。id3在表3的数据下选择分裂属性为天气，在表4的数据下选择分裂属性为湿度。但c4.5一直选择的分裂属性为湿度，可以看到属性值个数变动对id3中的属性选择的偏向影响较大（如0.3544与0.0389）。
2.3根据id3和c4.5算法构造的树（根据表3数据）
表7 id3建树过程表
表8 c4.5建树过程表
由表8可知在左子树的风中有三个#，其中第二#个是因为其所有的记录都为一类，已完成分类，故也把它标记为已经选择过的。从#、 #、 # 、1.000可以看到其他属性选择过后，剩下的最后一个属性对记录的信息增益为1，分类能力很强。以上两棵树（图1，图2）比较可以看出：c4.5构造的树的高度比id3构造的树的得到的规则较多，其分类的准确性比id3要高。例如在id3中的规则”天气=’阴’”＝＞适合，”天气=多云” ＝＞适合和我们的生活习惯相比较，决策因素太简单，也有些不符。而c4.5构造的决策规则要明显好于id3，更准确些。
2.4 id3和c4.5的特性比较（见表9）
表9为id3和c4.5的特性比较。
3 结束语
通过对决策树上的id3和c4.5的数据结构与算法描述
算法比较，及利用训练数据集建树，可知：id3算法的优点是使用了窗口的概念，以信息熵为选择分裂属性的标准，构建树的速度加快。c4.5除了id3的优点外，增加了对连续属性值的离散化处理；缺失数据的处理；解决了id3属性值偏向问题。
参考文献：
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统计预测与决策论文
统计预测与决策
引言
统计预测是指利用历史和现有数据，基于统计学原理和模型来预测未来事件或数据的发展趋势。利用统计预测方法，可以辅助决策，提供决策者制定合理决策的依据。本文将介绍统计预测的基本原理和常用方法，并探讨其在决策过程中的应用。
统计预测的基本原理
统计预测的基本原理是通过对历史数据的分析和建模，找到数据的规律和趋势，从而对未来数据进行预测。统计预测基于以下几个假设：
1. 数据具有某种规律性：统计预测假设数据的变化存在一定的规律和趋势，可以通过历史数据来揭示这些规律。
2. 数据是随机的：统计预测假设数据的变化是由一系列随机变量引起的，可以通过概率统计的方法来描述和分析。
3. 数据的规律不变：统计预测假设数据的规律和趋势在未来一段时间内基本保持不变，可以用来预测未来数据的变化。
基于上述假设，统计预测可以分为时间序列预测和横截面预测两种方法。
时间序列预测
时间序列预测是指利用时间序列数据来进行预测的方法。时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列，其中每个观测值与前后观测值之间存在一定的时间间隔。在时间序列预测中，常用的统计模型有移动平均、指数平滑和自回归等。
移动平均
移动平均是一种简单的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行平均处理，以减小随机因素的影响，突出长期趋势。移动平均方法根据之前几个时间点的观测值计算平均值，并将平均值作为预测值。移动平均可以平滑时间序列数据，减少数据的波动性，从而揭示出数据的趋势。
指数平滑
指数平滑是一种更加灵活的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行加权平均处理，比较重视最近观测值的影响，相较于移动平均方法更能体现短期趋势。指数平滑方法通过设置平滑系数来控制不同观测值的权重，根据过去观测值和预测误差来更新平滑系数，从而得到最终的预测结果。 自回归
自回归模型是一种常用的时间序列预测方法，基于随机过程的自相关性。自回归模型假设观测值与之前的观测值之间存在一定的线性关系，可以通过对过去观测值的线性组合来构建模型，并用模型来进行预测。自回归模型一般采用ARIMA模型进行建模，包括自回归项、差分项和移动平均项。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘之经典算法
1 决策树算法
机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值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，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具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
1.1 决策树的工作原理
决策树一般都是自上而下的来生成的。
选择分割的方法有多种，但是目的都是一致的，即对目标类尝试进行最佳的分割。
从根节点到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：
1) 通过该节点的记录数；
2) 如果是叶子节点的话，分类的路径；
3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
1.2 ID3算法
1.2.1 概念提取算法CLS Y
Y
Y Y N N
N
N w1Tx≥0
w4Tx≥0 w3Tx≥0 w2Tx≥0
二叉决策树框图
1) 初始化参数C={E}，E包括所有的例子，为根；
2) 如果C中的任一元素e同属于同一个决策类则创建一个叶子节点YES终止；否则依启发式标准，选择特征Fi={V1, V2, V3,„„, Vn}并创建判定节点，划分C为互不相交的N个集合C1，C2，C3，„„，Cn；
毕业论文（设计）机器学习之线性分类模型及应用研究
I 摘 要 在当今世界市场经济条件下，信用风险评估的重要性越来越被突出出来。如果不能科学准确的进行信用评估，不仅会影响到国家宏观政策的调控，严重的话，还会造成世界经济发展的不平稳。 本文对个人信用评估进行解释，阐述了神经网络、决策树和SVM三种算法的基本原理，运用RapidMiner工具分别对五组不同样本量的个人信用数据建立学习模型，并用交叉验证算法分析和验证模型。发现无论是小数据或大数据，还是对于某一类的预测精确度，SVM和决策树模型的准确率都较高、实用性强，具有进一步研究和推广应用的价值。同时给出了关于个人信用风险处理建议。 关键词：个人信用风险；神经网络；支持向量机；决策树；RapidMiner
II Abstract In condition of today’s market economy, the importance of credit risk assessment is more and more prominent.It not only affect the national macroeconomic control policy,but also cause economy uncertainty of the world economic development seriously,to do not scientific and accurate credit assessment. In this paper, the personal credit assessment is explained . The basic principles of neural network, decision tree and SVM are expounded. The rapidMiner tool is used to establish the learning model for five sets of individual credit data, and the cross validation algorithm is used to verify and analyze these models.It is found that the accuracy of SVM and decision tree models are higher than neural network model whether in small data set or large data set, the SVM and decision tree models are more practical and have the value of researching and popularization. At the same time, suggestions on how to deal with personal credit risk are proposed. Key words: Personal credit risk; Neural Net; Support vector machine; Decision tree; RapidMiner
数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状
112 2024351 2024年第35卷第1·综述·数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状 Δ李蕙质＊，周小玲，杨玉杰，章新友 #（江西中医药大学计算机学院，南昌 330004）中图分类号 R289；R2-03 文献标志码 A 文章编号 1001-0408（2024）01-0112-07DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.01.20摘要 近年来，数据挖掘算法在中药领域的科研中得到了广泛应用。采用数据挖掘算法可处理和分析中药方剂中的多层次数据，并对其作用机制提供合理解释。这一方法现已较好地应用于中医药的配伍规律和高频药组的挖掘中，提高了临床诊断、靶点筛选和新药研究的可靠性和准确性。本文对147篇中药方剂研究中运用数据挖掘算法的文献进行了整理与分析，结果表明，数据挖掘算法在中药方剂作用机制研究、中药方剂量效研究、挖掘核心药对/药组、挖掘“方-药-证”间的关系、发现新方剂和挖掘配伍规律这6个子领域中发挥了独特优势，尤以关联规则和聚类分析算法最具有代表性。关键词 数据挖掘算法；中药方剂；文献计量法；应用Application of data mining algorithms in research on traditional Chinese medicine formulaLI Huizhi，ZHOU Xiaoling，YANG Yujie，ZHANG Xinyou（School of Computer Science， Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang 330004， China）ABSTRACTIn recent years， data mining algorithms have been widely employed in scientific research within the field of traditional Chinese medicine （TCM）. The data mining algorithms are used to effectively handle and analyze the complex data in TCM formulas， providing a rational explanation for the mechanism of action. This method has proven particularly useful in uncovering patterns of compatibility and frequent combinations of herbs in TCM， thereby enhancing the reliability and accuracy of clinical diagnosis， target screening， and the study of new drugs. This paper reviews and analyzes 147 papers on TCM formula research that utilize data mining algorithms. The results indicate that data mining algorithms play a unique advantage in six sub-areas， including the study on the mechanism of action in TCM formula， the dose-efficacy of TCM formulas， the identification of core drugs pairs/groups， mining the relationships among “formulas-drug-symptom”， the discovery of new formulas， and mining the compatibility law. Notably， association rules and clustering algorithms are the most representative.KEYWORDSdata mining algorithms； traditional Chinese medicine formula； bibliometrics analysis； application中药方剂是中药学中的一个重要研究领域，其基于中医整体观的思想，通过对疾病的辨证施治来构建适用于不同疾病或病情的中药处方，以实现治疗和预防疾病的目的。中药方剂的形成不仅遵循“君臣佐使”的组方原则，还取决于医生个人的诊断和实践经验，因此方剂的有效性很大程度上受到医生经验的影响，这使得方剂研究较为困难。此外，由于病因、病机、中药药味及其组合方式的复杂性，使得单一分析难以准确地获得中药方剂与疾病之间的关系。目前的中药方剂研究主要从传统经验角度和现代科学角度两个方面展开，其中传统经验角度注重探究草药的性味归经、功效特点等方面，现代科学角度则注重从分子水平理解方剂的药效成分和作用机制[1]。近年来，数据挖掘算法在中药领域的科研中得到了广泛应用。采用数据挖掘算法可处理和分析中药方剂中的多层次数据，并对其作用机制提供合理解释[2]。这一方法现已较好地应用于中医药的配伍规律和高频药组的挖掘中[3]，提高了临床诊断、靶点筛选和新药研究的可靠性和准确性，为临床精准用药提供了科学参考。本文中，笔者较为全面地论述了数据挖掘算法在中药方剂中的应用现状，旨在为该方法在中药方剂研究中的进一步应用提供参考。1 文献检索与整理本研究首先以“方剂”“数据挖掘”“Apriori”“层次聚类”“决策树”“支持向量机”等为关键词，组合查询中国Δ 基金项目国家自然科学基金项目（No.82360992）；江西省中医药管理局科技计划重点项目（No.2022Z007）；江西省中医药管理局癌病方证信息数据挖掘重点研究室项目（No.科研字〔2022〕16号）；江西中医药大学校级科技创新团队立项（No.CXTD22015）＊第一作者硕士研究生。研究方向：中医药信息挖掘与应用。电话：0791-87118863。E-mail：# 通信作者教授，博士生导师，博士。研究方向：中医药信息挖掘与应用。电话：0791-87118863。E-mail： 2024年第35卷第12024351 113 知网、万方数据、维普网和PubMed数据库中2015年1月－2023年6月收录的相关文献，共得到341篇文献。为了保证文献的质量，本研究对检索到的341篇文献进行了筛选整理，选择核心期刊文献以及硕士、博士学位论文，去除无效文献和重复文献后，共纳入有效文献147篇。然后，对纳入文献按照中药方剂研究子领域进行分类，将子领域内文献总数不少于10篇的纳入分析，如子领域里文献数量较少则不做单独讨论，合并归类在“其他应用”项里。对得到的有效文献进行归纳总结后，将纳入文献按照子领域分类并建立了6个文献库，方法流程如图1所示。最后，分析数据挖掘算法在中药方剂研究子领域中的应用现状，并探讨分类任务、聚类任务和关联规则分析中的代表性算法。2 数据挖掘算法在中药方剂研究子领域的应用与分析由检索到的147篇有效文献可知，数据挖掘算法是中药方剂研究的有力辅助工具。不同类型的数据挖掘算法在中药方剂研究子领域的应用如表1所示。2.1 中药方剂作用机制研究中药具有多靶点、多环节、多途径、整合调节的特点，因而详细阐明其作用机制较为困难。目前多成分干预治疗对于复杂疾病更有优势，如肿瘤的药物治疗已从单一用药向联合用药方向转变。陈恒巍[4]建立了一种协同抗肿瘤多药组合深度学习预测模型，在阐明中药协同抗肿瘤的作用机制方面提供了新的思路和方法。随着医学与生命科学研究进入大数据时代，网络药理学将网络科学和系统生物学方法应用于药物研究，可解释中医药作用机制。研究者利用筛选的药物成分和疾病靶点信息构建药物-靶点-通路生物网络模型，通过找出网络关键节点可揭示目标药物对疾病的作用机制和生物学基础。如复方一枝蒿在治疗流感方面具有确切的效果，但其物质基础及作用机制尚不明确，许律捷等[5]基于贝叶斯模型的组合机器学习方法探索复方一枝蒿的作用机制，得到其通过多成分、多靶点和多通路发挥抗流感作用。2.2 中药方剂量效研究中药药量是决定方剂药效的关键因素，挖掘药物在治疗不同疾病方剂中的常用剂型、剂量和用法，有助于发现潜在组方规律，提高中药组方的准确性，确保用药的有效性和安全性。研究者收集含有目标药物的名家医案或经典古方，整理方剂对应的证型、症状和药物的药量、性味、归经等数据，通过关联规则和聚类分析等数据挖掘算法，分析目标药物在不同功效下的常用剂量，可为中药在临床的精准使用提供科学参考。王妍等[6]采用关联规则的算法开展酸枣仁用量与主治病证关系的研究，得出了5种常见病证下酸枣仁的常用剂量。骆宾妃等[7]采用数据挖掘方法分析了《中华医典》中含竹沥的方剂和主治病证，指出针对不同疾病的证型特点不仅应调整药物配伍，还应调整竹沥的剂型和用量。侯王君等[8]通过中医传承辅助平台分析，得出了冠心病心绞痛方剂中使用频次最高的5味中药——川芎、丹参、黄芪、当归和红花的最佳用量。王烨燃等[9]采用Apriori算法对治疗胃火炽盛型消渴病方剂中的药物用量、性味、归经和频次进行了分析，得到了方剂中天花粉、知母、黄连、麦冬的药量，印证了“清泻胃火为主，兼顾滋补肺、肾等脏腑之阴”的治疗原则。2.3 挖掘核心药对/药组药对是方剂最小的组成单位。作为一种相对固定的中药配伍形式，药对像桥梁一样将单味中药和方剂联系在一起，其不仅具备方剂的基本主治功能，往往还体现了方剂组成的核心。研究人员常采用Apriori算法挖掘高频药对/药组并分析潜在配伍规律，通过调整置信度和支持度过滤关联性弱的药对/药组，绘制出现频次高的核心药对/药组的网络图，从而直观地展示药对/药组间关联性的强弱。孙世光等[10]采用复杂系统熵聚类算法整理防治失眠的方剂，得到了分别由2味、3味和4味药组成的核心药对/药组。中药方剂作用机制研究中药方剂量效研究挖掘“方-药-证”间的关系挖掘核心药对/药组挖掘配伍规律发现新方剂初筛后获得文献147篇按研究子领域划分成6个文献库是否为核心期刊文献或硕博论文剔除不符合标准的文献共查询到341篇文献查询中国知网、万方数据、维普网等数据库近年收录的相关文献是否图1 文献收集与归类分析流程表1 数据挖掘算法在中药方剂研究子领域的应用情况研究子领域中药方剂作用机制研究中药方剂量效研究挖掘核心药对/药组挖掘“方-药-证”间的关系发现新方剂挖掘配伍规律其他应用文献数量/篇43981121461428数据挖掘算法复杂网络分析、人工神经网络等Apriori、K均值聚类、聚类分析、支持向量机、朴素贝叶斯等关联规则、熵聚类、层次聚类等Apriori、熵聚类、层次聚类等关联规则、聚类分析、支持向量机、决策树等关联规则、聚类分析、决策树、回归分析等隐含狄利克雷分布主题模型、马尔可夫链、禁忌搜索算法等 114 2024351 2024年第35卷第1一方面，挖掘核心药对/药组能够表达方剂的处方思路或首选处方结构，反映方剂的整体功效特点；另一方面，关键药对/药组对方剂的组成和疗效具有重要影响。孙志新等[11]通过挖掘治疗心悸的方剂，对比方剂中所有药物和常用药对中的高频药物，将11味重合药物命名为核心用药，发现其多分布在心经和脾经，印证了治疗心悸的方剂具有养心、健脾的功效。鞠康等[12]挖掘《中国方剂数据库》包含“疫”病方剂的药物频次、性味、归经，并通过聚类分析算法对高频药物聚类，得到5类关键药物组合，该结果与方剂的主成分分析结果一致。2.4 挖掘“方-药-证”间的关系“方-药-证”的理念体现了中医疗法的整体观念和个体化治疗原则，医生运用辨证施治的方法，根据患者特定的证候特征进行针对性的治疗，在此基础上选择适当的方剂，再确定最终药物组合。研究者可以采用数据挖掘算法，对“方-药-证”之间的关联性进行研究，从更客观的角度阐释中药方剂科学配伍的合理性，为中医药的临床诊治提供参考。在解释目标方剂或药物与中医证型之间的关系方面，胡慧明等[13]采用关联规则及聚类分析算法发现，针对不同病证，山楂皆常配伍理气药、消食药、补虚药进行治疗；陈建国等[14]采用改进的遗传算法提取方证决策表的决策规则，阐释了冠心病方剂与证型间的关联及用药原则；崔一然等[15]构建了方剂中除丹参-红花以外的药物关系网络图，揭示了该药对常与活血、行气之品联用，解释了该药对与中风、血瘀痛证之间的关系。相关研究还关注于药物与主治疾病之间的联系，如赵萱等[16]采用频次统计和关联规则的方法，分别阐明了人参-附子在治疗5种不同疾病时的配伍区别，为解释该药对的核心功效提供了重要参考和科学依据；赵艳青等[17]通过中医传承平台挖掘抑郁症方剂的证型和高频药味，发现常见证型多含“肝郁”，高频药味也多具有疏肝解郁、疏肝理气等功效，揭示了抑郁症与情志失调之间的关联性。2.5 发现新方剂发现新的中药方剂具有双重意义：其一，依据现有方剂的高频药物组合生成新处方，丰富了经典古方的内涵；其二，研究评价新处方的方法，判断新处方能否达到更好的疗效。关联规则算法和聚类分析算法在发现新方剂方面的使用频次较高，前者用于在大量药物中挖掘关联度较高的药物组合，然后采用后者将核心或高频药物聚类得到新处方。王嘉欣等[18]依据聚类和排序的思想提出TOPSIS算法，得到的最优新处方与中医传承辅助平台生成的新处方一致，为生成新处方提供了新的思路和方法，使新处方的评价更具有客观性和科学性。朱月[19]通过挖掘治疗泄泻病寒湿内盛证的用药规律，得到支持度最高的药对是甘草-白术，且理气药和补虚药2类药物使用较多，在此基础上自拟了中药处方并通过临床试验证明了其疗效优于蒙脱石散。程立前[20]收集整理了治疗先兆流产的药物及出现频率、归经和常用药组，经聚类分析算法获得了7个能够改善患者临床症状的新组方。鲁可等[21]采用无监督的熵聚类分析算法对两类核心组方进一步聚类，得到了6个治疗咳血的新药物组合，并结合中药理论知识分析了新方的合理性。沈莹等[22]对2015年版《中国药典》中含甘草的止咳方剂进行了挖掘分析，结合中医理论在高频药物的基础上归纳出1组新方剂，并从现代药理学角度阐释了新方剂止咳祛痰的机制，为研发止咳祛痰类药物提供了科学依据。2.6 挖掘配伍规律中药配伍规律遵循“七情和合”“四气五味”“君臣佐使”等原则[23]。同一方剂中的不同药物通过配伍，可起到增效、减毒等作用。研究中药方剂的配伍机制不仅对阐释中医理论内涵具有重要意义，还对中药方剂的发展具有推动作用。通过分析目标药物的配伍药物可为研究其配伍规律提供参考，如赵文龙等[24]通过挖掘《中医方剂大辞典》中含有羌活治疗疼痛的方剂，发现羌活配伍的高频药物有防风、甘草、川芎。潘树茂等[25]采用数据挖掘方法发现治疗原发性肝癌的处方中健脾益气药的使用频次最高，该类药物与白术-莪术配伍可健气补脾，加以柴胡-鳖甲可疏肝解郁。切尼项毛等[26]将Apriori算法与“味性化味”矢量模型结合，解释了石榴籽适合与温性药材配伍的原因。郝庆勋等[27]采用数据挖掘算法发现不同结缔组织原发病的治疗药物具有不同的配伍特点，如治疗系统性硬化症选用鸡血藤和大血藤可促进血液循环，而治疗原发性干燥综合征相关间质性肺疾病应该使用当归和甘草这2种具有滋阴健脾、清热养血作用的药物。郑丽等[28]采用聚类分析算法研究治疗肾性贫血的方剂，发现黄芪和当归始终分在同一簇并且处于中心位置，说明黄芪和当归为治疗肾性贫血方剂的关键药物，并且常与白术、茯苓和党参配合使用。2.7 其他应用方剂相似度可用于衡量方剂之间的相似性，而成分相似的方剂在功效上具有高相关性。李新龙等[29]基于方剂相似度构建核心方药及其有效人群特征的复杂网络，采用子网挖掘算法和聚类分析算法对目标人群进行模块划分，发现对应方剂可按功效划分为2个模块。朱志鹏等[30]基于隐含狄利克雷分布主题模型将方剂和其
数据挖掘常用分类算法研究
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数据挖掘常用分类算法研究
作者：王明星 刘锋
来源：《电脑知识与技术》2013年第34期
摘要：数据库、数据仓库以及其他存储信息库中潜藏着很多与商业、科学研究等活动的决策有关的数据和知识。对于数据挖掘中的数据分析，通常有两种常见的方法，即分类和预测，首先对数据库中的数据进行分类归纳，然后根据分类规则可以得到比较有价值的数据，然后我们可以根据这个数据来预测得到一些包含未来趋势的信息。在常见的分类算法中，决策树算法是一个有着很好扩展性的算法，可以应用到大型数据库中，可以对多种数据类型进行处理，分类模式容易转化为分类规则，结果也十分的浅显易懂易于理解。该文主要先介绍了几种常用的分类算法，然后具体介绍决策树算法的过程以及在分类算法实际应用中的优缺点。
关键词：数据挖掘；分类算法；人工智能；决策树
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）34-7667-03
1 数据挖掘基本分类算法简要介绍
数据分类技术在日常很多领域都有过应用，譬如银行经常要使用分类模型来进行相应的商业评估；学校的教务系统要使用分类模型对学生的成绩以及各种评价来进行评估；研究生、博士生等发表论文，使用数据挖掘分类模型来对各种期刊进行细致的分类，这样才能有效的评价科研能力的好坏；还有例如百度、谷歌这样的大型搜索引擎，提供的推荐功能，分类技术已经融入了我们日常生活的方方面面，各个领域也提出了很多分类算法理论。
最开始的数据挖掘分类算法都是基于内存的算法。经过长时间的发展，数据挖掘算法也由使用内存开始逐步地使用外存以获得处理大数据的能力，以下对一些经典的分类算法进行介绍。
1）决策树分类算法
决策树分类算法是数据挖掘十分经典的分类算法。它使用自顶向下递归的方式构造决策树模型。决策树上的每一个结点都采用信息增益度量来选择所要测试的属性。也可以从已经生成的决策树上提取出分类规则。
基于决策树的分类算法
基于决策树的分类算法
1 分类的概念及分类器的评判
分类是数据挖掘中的⼀个重要课题。分类的⽬的是学会⼀个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某⼀个。分类可⽤于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输⼊数据，或称训练集（training set）是⼀条条记录组成的。每⼀条记录包含若⼲条属性（attribute），组成⼀个特征向量。训练集的每条记录还有⼀个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输⼊，通常是以往的⼀些经验数据。⼀个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这⾥vi表⽰字段值，c表⽰类别。
分类的⽬的是：分析输⼊数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每⼀个类找到⼀种准确的描述或者模型。这种描述常常⽤谓词表⽰。由此⽣成的类描述⽤来对未来的测试数据进⾏分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，⽽不能肯定。我们也可以由此对数据中的每⼀个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。
对分类器的好坏有三种评价或⽐较尺度：
预测准确度：预测准确度是⽤得最多的⼀种⽐较尺度，特别是对于预测型分类任务，⽬前公认的⽅法是10番分层交叉验证法。
计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是⾮常重要的⼀个环节。
模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采⽤规则表⽰的分类器构造法就更有⽤。
分类技术有很多，如决策树、贝叶斯⽹络、神经⽹络、遗传算法、关联规则等。本⽂重点是详细讨论决策树中相关算法。2 基于决策树的数据分类算法及其性能
2.1 ID3和C4.5算法
决策树技术是⽤于分类和预测的主要技术，决策树学习是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除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值的⽐较并根据不同属性判断从该节点向下的分⽀，然后进⾏剪枝，最后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
基于决策树的调制模式识别与gnuradio模块实现
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
- I - 摘 要
软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，
通过软件编程来实现无线电台的各种功能，解除对基于硬件、面向用途的电台
设计方法中的完全依赖。由于它所特有的多频段、多体制、多功能的特点，事
先无法知道所接收到的信号各种参数，因此，在对信号进行解调前必须要先识
别该信号的调制模式及其信号参数。尤其在当今通信环境下，通信双方处于非
合作模式下，电子战日益复杂化，对未知信号的参数分析、模式识别等技术就
显得更加重要，在非合作通信系统接收机设计中，自动调制模式识别已经成为
重要的研究课题。
本文研究的调制识别是首先进行输入样本特征的选取和处理，这些特征能
够表现出信号调制方式的不同，或者对这些特征进行一定的处理后能够表现出
信号调制方式的不同。然后根据所选的特征值进行分类，根据分类的结果判定
是哪种调制模式。调制的方法通常分为脉冲调制和正弦波调制两大类。脉冲调
制是用脉冲串或一组数字信号作为载波的调制方式，正弦波调制则是载波为高
频正弦信号的调制方式。本文主要讨论的是正弦波调制，基于决策树算法进行
分类，对算法的选择也可以根据具体的情况具体分析，在具体的情况下，可以
选择神经网络等不同的算法。决策树算法具有高效性的特点，用其进行分类，
提高了识别效率，并且可以用于CPU频率低的系统中进行调制模式识别，比如
PDA，智能手机等，这样可以以最快的速度得到信号的解调信号，得到我们要
用的信息。本文通过提取信号的特征值，将特征值通过决策树进行分类，对输
入的多种调制信号进行选择提取，能够正确识别出AM、FM、QPSK等调制信
号，在8dB时对调制信号的平均识别正确率可达到95%以上。
本文使用GNU Radio平台，这个作为软件无线电的一种开发平台，利用它
提供的信号运行和处理模块，在易制作的低成本的射频（RF）硬件和通用微处
理器上实现软件定义无线电。通过使用GNU Radio的通用的硬件开发平台，节
【原创】SPSS决策树和Logistic回归预测客户流失报告论文附代码数据
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一、研究内容
1.1、研究背景
客户在电信运营商户群中的地位十分重要。在电信业新的市场格局重新确定后，各大电信运营商间的竞争往往首先发生在对客户资源的争夺上。如何有效地保留现有客户、开发潜在客户、回流已流失客户是电信运营商在当前日益激烈的市场竞争中必须重视的三个环节。所以，进行电信客户流失问题的研究，显得尤为重要。
1.2、研究目的
通过运用决策树和Logistic回归方法，找出影响客户流失的因素，建立合适的模型,对电信客户流失问题进行分析以及提供一些合理化的建议。
1.3、研究意义
了解不同区域电信客户流失的现状，并根据找到的一些影响因素，保留现有客户、开发潜在客户、回流已流失客户这三个方面提供一些建议。
1.4、研究方法
主要采用决策树和Logistic回归方法对数据进行分析。
二、数据介绍
2.1、数据来源
本次分析的数据来自SPSS软件自带数据文件telco.sav。。
2.2、指标选取
本次分析一共选取了19个指标1000个样本，分别是：区域、月服务、年龄、婚姻状况、居住时间、收入、受教育水平、工作时间、退休、性别、家庭人数、免费服务、设备租赁、呼叫卡服务、无线服务、长途距离、免费通信、客户类别、流失。
2.3、指标介绍 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了。
（1）区域：电信客户来自3个不同的区域，1表示区域1,2表示区域2，3表示区域3；
（2）月服务：电信客户上个月呼叫的电信服务次数；
（3）年龄：电信客户的年龄；
（4）婚姻状况：电信客户的婚姻状况，0表示未婚，1表示已婚；
（5）居住时间：电信客户在本区域的居住时间；
（6）收入：电信客户以家庭为计算的收入；
（7）受教育水平：电信客户的受教育水平，1表示高中以下，2表示高中，3表示专科，4表示本科，5表示研究生；
（8）工作时间：电信客户已经工作的年限；
（9）退休：电信客户的退休状态，0表示未退休，1表示已退休；
决策树算法在高校教学质量评价系统中的应用研究
西南交通大学
硕士学位论文
决策树算法在高校教学质量评价系统中的应用研究
姓名：陈青山
申请学位级别：硕士
专业：交通信息工程及控制
指导教师：戴齐
20100501西南交通大学硕士研究生学位论文第１页
七盘诖Ｅ卅古Ｊ：多＜
目前，国内众多高校利用信息技术提高管理水平，其校园内部运行着各种系统和
数据库，如教务信息管理系统、就业信息管理系统等。长时间的系统运行积累了大量
数据，但由于缺乏信息意识和技术，管理人员只能通过简单的统计或排序等功能获得
表面的信息，隐藏在这些数据中的信息一直没有得到进一步的挖掘利用。
本文试图将决策树和关联规则用于构建高校教学评价系统，以期挖掘出教师个体
因素、教学运转环节因素与教学效果之间的关系，为教学评价方法提供决策依据。本
文充分考虑了影响教学质量的多个环节，即教师主观因素（职称、学历、年龄、性别、
教学方法与手段等）和客观环境（课程性质、课程类别、选课人数、教师周承担课时
总量等）相结合，对相关因素进行了综合分析。
本文首先对数据挖掘的基本知识作以简要综述，着重介绍了其中的决策树方法和
经典的关联规则挖掘算法，并简要介绍了微软商业智能分析工具（ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２００５ＡｎａｌｙｓｉｓＳｅｒｖｉｃｅｓ）。以某高校２００９～２０１０学年的教学评价数据为实
例，使用微软商业智能工具，完整地实现了数据挖掘的全过程，包括采用数据清理、
数据转换、数据集成等数据预处理技术；利用决策树方法建立教学评价的预测模型，
通过计算所有的属性信息增益，找到决策树节点，建立决策树，通过优化决策树算法
参数，提取出有效关联规则。以教学评价数据为基础，运用关联规则挖掘的方法，首
先分析了各输入属性与评价结果之间的关联关系，然后对每个输入属性与评价结果单
独进行了关联分析，找出了频繁项集，并通过设置支持度阂值和置信度阈值，找出了
满足一定支持度和置信度的频繁项集，以对决策树算法产生的规则作验证对比，找到
影响教学效果的关键因素；论文结论部分对实验结果进行了详细的分析，找出了存在
人工智能基于算法研究论文
人工智能基于算法研究论文
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。AI的核心是算法，它们是智能系统理解、学习和执行任务的基础。本文将探讨人工智能基于算法的研究，包括算法的类型、应用、以及它们在AI领域的未来发展趋势。
人工智能算法概述
人工智能算法是一系列用于实现智能行为的计算过程。它们可以大致分为几个主要类别：监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法和深度学习算法。
监督学习算法
监督学习算法是AI中最常见的算法类型之一，它们通过从标记的训练数据中学习来预测输出。例如，决策树、支持向量机（SVM）和逻辑回归等都属于这一类。
无监督学习算法
无监督学习算法在没有标记的训练数据的情况下工作，它们试图发现数据中的模式或结构。聚类算法，如K-means和层次聚类，是无监督学习算法的典型例子。
强化学习算法
强化学习算法通过与环境的交互来学习如何做出决策。它们通常用于需要连续决策的任务，如自动驾驶汽车和游戏AI。
深度学习算法
深度学习算法是近年来AI领域的一大突破，它们通过模拟人脑中的神经网络来处理复杂的数据模式。卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）是深度学习中的两种主要网络类型。
人工智能算法的应用
AI算法的应用范围非常广泛，从简单的图像识别到复杂的医疗诊断，以下是一些主要的应用领域：
医疗领域
AI算法在医疗领域有着广泛的应用，包括疾病诊断、药物发现和个性化治疗计划。通过分析大量的医疗数据，AI可以帮助医生做出更准确的诊断。
自动驾驶
自动驾驶汽车使用多种AI算法来感知环境、做出决策并控制车辆。这些算法包括感知算法、路径规划算法和控制算法。
金融服务
在金融服务领域，AI算法被用于风险管理、欺诈检测和个性化投资建议。它们通过分析大量的交易数据来预测市场趋势和识别潜在的风险。
语音识别
语音识别技术允许设备理解和响应人类的语音命令。这背后的算法能够将语音信号转换为文本，并执行相应的命令。