论文研究基于决策树的医疗数据挖掘 .pdf

概念图是一种基于语言学、心理学、哲学为一体的一种知识表示方法，目前主要应用于自然语言处理、知识获取、规划及推理等方面。在哈工大IR-Lab资源基础之上，并结合《知网》的世界知识信息，基于概念图理论提出

为了有效快速地得到频繁模式，通过公共路径舍弃中间重新构造模式树的步骤，充分利用层次结构和深度优先遍历，提出了直接从待挖掘原始半结构化数据中挖掘频繁模式的算法。

一种基于决策树的特征权重优化方法，陈新泉，，应用决策树思想来帮助获取具有混合属性的数据集的“规则聚类区域”，利用“异类数据点子集相离，同类子聚类相紧”的原则来交替��

基于梯度提升决策树的肽碎片离子强度建模，怀浩，刘学，基于串联质谱数据的肽谱匹配算法，是数据库搜索方法的主要算法。因此找到对肽谱匹配算法影响较大的肽碎片离子特征，将离子特征应

基于模糊决策树的场地球类视频球门探测，卜江，老松杨，一方面，球门探测是体育视频中的一种高层语义概念探测方法，另一方面，视频处理中的数据挖掘方法是非常有前途的研究领域，能对视

传统的决策树分类方法（如ID3和C4．5）,对于相对小的数据集是很有效的。但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的、现实世界中的数据时,其有效性就显得不足。采用了一种基于随机模型的决策树算法,在保证

针对决策者在面对几个分类结果时会有选择其中某一个结果的倾向性这一事实，提出了一种基于相关性的类偏好敏感决策树分类算法（CPSDT）。该算法引入了类偏好度、偏好代价矩阵等概念。为弥补在传统决策树构造过程

一种基于规则集的决策树分类方法，叶恒晟，陆月明，在求解分类问题的方法中，决策树是最有用的方法之一。这种方法需要构建一棵树对分类过程进行建模。一旦建好了树，就可以将其应用

故障树分析法在实施过程中会遇到计算量大的问题，二元决策图是解决这个问题的一种新途径。故障树转化为二元决策图涉及的一个关键问题就是对基本事件的排序，但是基本事件排序是一个NP问题。为了解决这个问题提出了

基于决策树的数据挖掘技术在电信用户流失预测的应用与研究很实用，建议下载看看