一種決策樹(shù)算法研究及應(yīng)用.pdf

1、在數(shù)據(jù)庫(kù)中用已有的算法對(duì)那些有噪聲的、不完整的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取，從而可以得到潛在的、隱含在海量數(shù)據(jù)當(dāng)中的、對(duì)數(shù)據(jù)操作有用的信息和知識(shí)過(guò)程就被稱之為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。而決策樹(shù)算法思想則是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中常用的一個(gè)思想，他在研究數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中起著非常重要的作用，被廣泛的用在現(xiàn)實(shí)生活的各行各業(yè)當(dāng)中。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展日新月異，隨之而來(lái)的就是數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)采集速度和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的迅猛增加，這就導(dǎo)致傳統(tǒng)的決策樹(shù)算法不能適應(yīng)當(dāng)前的龐大數(shù)據(jù)量。所以，更高

2、效更實(shí)用的決策樹(shù)挖掘算法的研究就顯得非常重要。
　　本文對(duì)傳統(tǒng)的決策樹(shù)生成算法做了深入淺出的分析和探討，并闡述了他們的優(yōu)點(diǎn)和不足之處。在此基礎(chǔ)上，論文提出了改進(jìn)ID3算法，實(shí)現(xiàn)了一種基于用戶興趣度和簡(jiǎn)化信息熵的決策樹(shù)算法，經(jīng)過(guò)實(shí)例比較，新算法在性能上要優(yōu)于傳統(tǒng)的ID3算法。將改進(jìn)算法應(yīng)用于農(nóng)林管理信息庫(kù)中，為相關(guān)部門提供決策支持，有效地發(fā)揮出了新算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。該算法和傳統(tǒng)算法的挖掘效果進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證前者比后者的優(yōu)越性