一種決策樹算法研究及應用.pdf

1、在數(shù)據(jù)庫中用已有的算法對那些有噪聲的、不完整的海量數(shù)據(jù)進行分析、提取，從而可以得到潛在的、隱含在海量數(shù)據(jù)當中的、對數(shù)據(jù)操作有用的信息和知識過程就被稱之為數(shù)據(jù)挖掘技術。而決策樹算法思想則是數(shù)據(jù)挖掘技術中常用的一個思想，他在研究數(shù)據(jù)挖掘過程中起著非常重要的作用，被廣泛的用在現(xiàn)實生活的各行各業(yè)當中。數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展日新月異，隨之而來的就是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)采集速度和數(shù)據(jù)存儲量的迅猛增加，這就導致傳統(tǒng)的決策樹算法不能適應當前的龐大數(shù)據(jù)量。所以，更高

2、效更實用的決策樹挖掘算法的研究就顯得非常重要。
　　本文對傳統(tǒng)的決策樹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)點和不足之處。在此基礎上，論文提出了改進ID3算法，實現(xiàn)了一種基于用戶興趣度和簡化信息熵的決策樹算法，經(jīng)過實例比較，新算法在性能上要優(yōu)于傳統(tǒng)的ID3算法。將改進算法應用于農(nóng)林管理信息庫中，為相關部門提供決策支持，有效地發(fā)揮出了新算法的實際應用價值。該算法和傳統(tǒng)算法的挖掘效果進行對比分析。實驗驗證前者比后者的優(yōu)越性