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樹狀演算法

發布時間: 2024-05-28 08:19:22

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Ⅲ 關於數據挖掘中決策樹的知識

在數據挖掘中,有很多的演算法是需要我們去學習的,比如決策樹演算法。在數據挖掘中,決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當然,關於決策樹的概念是有很多的,所以說我們需要多多學習多多總結,這樣才能夠學會並且學會數據挖掘的知識,在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關於決策樹的相關知識。
1.決策樹的演算法
決策樹的演算法是以樹狀結構表示數據分類的結果。一般情況,一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點。而葉結點對應於決策結果,其他每個結點則對應於一個屬性測試;每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中;根結點包含樣本全集,從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的就是為了產生一棵泛化能力強,即能處理未見示例能力強的決策樹。這些就是決策樹演算法的結構。
2.決策樹的原理
一般來說,決策樹歸納的基本演算法是貪心演算法,自頂向下以遞歸方式構造決策樹。而貪心演算法在每一步選擇中都採取在當前狀態下最優的選擇。在決策樹生成過程中,劃分選擇即屬性選擇度量是關鍵。通過屬性選擇度量,選擇出最好的將樣本分類的屬性。這樣就能夠方便數據屬性的劃分,然後,下一步是樹的剪枝。在決策樹學習中,為了盡可能正確分類訓練樣本,結點劃分過程將不斷重復,這樣才能夠使用決策樹解決很多的問題。而分類是數據挖掘中的一種應用方法,而決策樹則是一種典型的普遍使用的分類方法,並且決策樹技術早已被證明是利用計算機模擬人決策的有效方法。
3.決策樹的現狀
近年來隨著信息技術、計算機科學的迅速發展,決策樹作為重要方法之一,越來越受到人們的關注。而其在人工智慧方面的潛力以及與越來越多新技術的結合,由此可見,決策樹在數據挖掘乃至數據分析中還是有很長的使用時間,這就是決策樹至今經典的原因。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於數據挖掘中決策樹的知識,當大家學習了決策樹的概念,決策樹的結構以決策樹的原理,就能夠掌握決策樹的基礎知識。不過要想學習數據挖掘,還是要學習更多的知識,希望這篇文章能夠幫助到大家。

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