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研究生奖助学金评价体系的建立是我国高校研究生培养机制改革中的重要问题。通过对研究生奖助学金评选信息相关属性的数据分析,构建了研究生奖学金评价体系数据集,并采用基于信息增益的C4.5决策树分类算法进行数
针对目前时间序列决策研究方法的一些缺陷,提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法,并给出了该方法的实验分析。实验结果证明该方法能够找出多变量时间序列子序列的形态与某个序列的后期趋势或状态的决策信息。
决策树分类算法的论文,英文版。数据挖掘方面
数学建模国赛获奖论文整理,使用决策树做的论文集合,可以系统的学习决策树在数学建模中的应用,非常有用。
决策树使决策问题形象化。它把各备选方案在不同自然状况下的概率及其损益值大小,简明地绘制在一张图上,从而形象地反出整个决策过程。它不仅可以解决单阶段的决策问题,而且可以解决“损益矩阵”无法表达的多阶段的
决策树是数据挖掘中的一种高效方法,但是当训练数据的属性很多时,构建的决策树的规模会随属性个数增加而指数级增长,进而会产生海量的规则。针对该问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。首先根据信息增益利用轮
大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。针对以上两点,提出了一种基于主成分分析的多变量决策树构造方法,提取信
P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确分类P2P流量对于有效管理网络和合理利用网络资源都具有重要意义。近年来,利用机器学习方法处理P2P流量分类问题已成为流量识别领域的一个新兴研究方向。利用
一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法,郭娜,田亚菲,决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。本文介绍了ID3算法,ID3算法存在着倾向于取值较多属性的缺点;神经网络也可以用来分类,��
论文研究-基于地域因素的连锁商业分布式决策树算法.pdf, 连锁商业数据的"分布异构"和"地域差异"特性,使得传统决策树算法难以满足其跨区域的数据挖掘要求.通
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