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基于改进的C4.5算法的网络流量分类方法 被引量:19
1
作者 周剑峰 阳爱民 刘吉财 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期71-74,共4页
在基于C4.5算法的网络流量分类方法中,网络流量数据量的海量性及其特征的多样性使得决策树的构建速度、分类速度成为评价网络流量分类器的重要标准。在原C4.5算法的基础上提出一种改进的信息熵的计算方法,通过减少计算函数的复杂度,提... 在基于C4.5算法的网络流量分类方法中,网络流量数据量的海量性及其特征的多样性使得决策树的构建速度、分类速度成为评价网络流量分类器的重要标准。在原C4.5算法的基础上提出一种改进的信息熵的计算方法,通过减少计算函数的复杂度,提高决策树的构建速度。实验表明,基于改进后算法的分类器在达到原有分类准确率的同时,极大地缩短了决策树的构成时间。 展开更多
关键词 网络流量分类 c4.5算法 信息熵 信息增益率 决策树
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基于C4.5决策树算法的中医胃炎实验数据分类挖掘研究 被引量:10
2
作者 刘广 孙艳秋 裴媛 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2016年第12期2958-2961,共4页
C4.5算法是决策树数据挖掘中功能相对比较全面的一种工具。实验对经过预处理后的800例中医胃炎的辨证数据病例采用C4.5算法进行分类,建立中医胃炎辨证分类决策树,并提取决策树中蕴含的分类规则。挖掘出的分类规则基本符合中医胃炎的辨... C4.5算法是决策树数据挖掘中功能相对比较全面的一种工具。实验对经过预处理后的800例中医胃炎的辨证数据病例采用C4.5算法进行分类,建立中医胃炎辨证分类决策树,并提取决策树中蕴含的分类规则。挖掘出的分类规则基本符合中医胃炎的辨证规律以及名老中医诊治胃炎的诊疗经验。 展开更多
关键词 中医胃炎 决策树 c4.5算法 信息增益 分类规则
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一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法 被引量:6
3
作者 李杨 陈子彬 谢光强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期134-140,共7页
为在同等隐私保护级别下提高模型的预测准确率并降低误差,提出一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs。在决策树生成过程中,根据不同的准则计算出各特征的结果值,利用指数机制选择得分最高的特征,通过拉普拉斯机制在叶子节点上... 为在同等隐私保护级别下提高模型的预测准确率并降低误差,提出一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs。在决策树生成过程中,根据不同的准则计算出各特征的结果值,利用指数机制选择得分最高的特征,通过拉普拉斯机制在叶子节点上进行加噪,使算法能够提供ε-差分隐私保护。将DiffPETs算法应用于决策树分类和回归分析中,对于分类树,选择基尼指数作为指数机制的可用性函数并给出基尼指数的敏感度,在回归树上,将方差作为指数机制的可用性函数并给出方差的敏感度。实验结果表明,与决策树差分隐私分类和回归算法相比,DiffPETs算法能有效降低预测误差。 展开更多
关键词 差分隐私 Extratrees算法 分类 回归分析 决策树
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一种基于变精度粗糙集的C4.5决策树改进算法 被引量:12
4
作者 刘兴文 王典洪 陈分雄 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3649-3651,共3页
针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,同时对噪声有一定... 针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,同时对噪声有一定的抑制能力。此外还针对两个或两个以上属性的近似分类质量相等的特殊情形,给出了如何选择最优的分类属性作为节点的方法。实验结果证明,该算法构造的决策树在分类精度和规模上均优于C4.5算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 信息增益率 c4.5算法 粗糙集 变精度粗糙集 近似分类质量
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数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法 被引量:25
5
作者 王文霞 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1274-1277,共4页
针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优... 针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间. 展开更多
关键词 数据挖掘 c4.5决策树 分类算法 判别能力度量 连续属性
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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
6
作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 ADABOOST算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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一种基于FP_Tree算法的决策树构造方法 被引量:3
7
作者 徐林章 赵强 张艳宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期53-55,共3页
针对大规模训练元组决策树构造效率较低的问题,提出一种改进的决策树构造方法。该方法利用FP_Tree算法,比采用经典Apriori算法节省了更多内存开销。使用FP_Tree路径替代经典算法中训练元组的分裂计算,得到与原算法相同的决策树模型。实... 针对大规模训练元组决策树构造效率较低的问题,提出一种改进的决策树构造方法。该方法利用FP_Tree算法,比采用经典Apriori算法节省了更多内存开销。使用FP_Tree路径替代经典算法中训练元组的分裂计算,得到与原算法相同的决策树模型。实验结果证明,改进后的方法具有良好性能。 展开更多
关键词 决策树 FP_tree算法 分类
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决策树算法在船舶自主巡航数据消冗中的应用
8
作者 生力军 陈施奇 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第12期157-161,共5页
船舶在进行智能化管理和航行时,需依据可靠的自主巡航数据完成,将大量的传感器数据和监测信息作为输入,以便系统能够作出正确的决策。然而,这些数据可能存在冗余信息干扰,影响着智能决策系统的可靠性,因此研究决策树算法在船舶自主巡航... 船舶在进行智能化管理和航行时,需依据可靠的自主巡航数据完成,将大量的传感器数据和监测信息作为输入,以便系统能够作出正确的决策。然而,这些数据可能存在冗余信息干扰,影响着智能决策系统的可靠性,因此研究决策树算法在船舶自主巡航数据消冗中的应用。采用滤波、插值以及混合式时序数据生成的方式,进行船舶自主巡航数据的时序处理,生成规范的船舶自主巡航时序数据;依据处理后的数据生成决策树,划分船舶自主巡航数据类别;通过计算同类间数据相似度,并设计消除器,实现船舶自主巡航数据消冗处理,获取没有冗余的巡航数据。测试结果显示,该算法的数据时序处理效果较好,可以完成不同数据类别之间的划分,同时能够计算同类数据之间的相似度,最大空间缩减比为27.8%。 展开更多
关键词 决策树算法 船舶自主巡航 数据消冗 时序数据 数据相似度 数据分类
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决策树优化选择下城市交通出行特征研究
9
作者 李文 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期182-186,共5页
文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根... 文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。 展开更多
关键词 城市交通 出行特征 决策树 优化选择 特征分类 c4.5决策树算法 奥卡姆剃刀理论 过度拟合
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决策树算法的系统实现与修剪优化 被引量:11
10
作者 姚家奕 姜海 王秦 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第8期75-77,共3页
决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法,在实际问题中,按算法生成的决策树往往复杂而庞大,令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时,也要加强对树修剪的研究。以一个决策树算法的程序实现为例,进一步讨论了对树进行修剪... 决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法,在实际问题中,按算法生成的决策树往往复杂而庞大,令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时,也要加强对树修剪的研究。以一个决策树算法的程序实现为例,进一步讨论了对树进行修剪优化时可能涉及的问题,目的在于给决策树研究人员提供一个深入和清晰的简化技术视图。 展开更多
关键词 决策树算法 程序实现 视图 系统实现 分类问题 优化 清晰 研究人员 实际问题 理解
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基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现 被引量:15
11
作者 罗来平 宫辉力 刘先林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第1期207-209,共3页
针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳的缺点,结合分层思想的树分类技术,对广泛用于数据挖掘模型中的CART决策树算法进行改进,提出了一种基于人机交互的决策树算法,将其应用到遥感图像自动分类中,具有很好的弹... 针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳的缺点,结合分层思想的树分类技术,对广泛用于数据挖掘模型中的CART决策树算法进行改进,提出了一种基于人机交互的决策树算法,将其应用到遥感图像自动分类中,具有很好的弹性和鲁棒性,且分类结构简单明了,达到了更好的分类效果。以VC++6.0作为开发工具,定义了一种特殊的数据结构,实现了该分类系统。实践表明,该系统具有很好的稳定性和交互性,实用性较强。 展开更多
关键词 决策树 算法 图像分类 遥感 VC++
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基于CART决策树与最大似然比法的植被分类方法研究 被引量:30
12
作者 张晓娟 杨英健 +2 位作者 盖利亚 李亮 王宇 《遥感信息》 CSCD 2010年第2期88-92,共5页
结合阿坝若尔盖县大骨节病典型病区植被分布特点,选用不同时相SPOT4及ETM遥感数据,提出了将较易实现的CART决策树算法与最大似然比分类法有机结合在一起进行植被分类的方法。决策树算法能很好地区分植被大类,分类精度达到96%,但是无法... 结合阿坝若尔盖县大骨节病典型病区植被分布特点,选用不同时相SPOT4及ETM遥感数据,提出了将较易实现的CART决策树算法与最大似然比分类法有机结合在一起进行植被分类的方法。决策树算法能很好地区分植被大类,分类精度达到96%,但是无法确定区分乔木亚类的阈值;最大似然比法整体分类精度不高,仅为84%,但是针对乔木亚类的分类精度能达到94%,将两种算法综合利用,最终总分类精度达到95.05%,Kappa系数达到0.9016。良好的分类结果不但为研究该区植被覆盖状况与发病率关系提供了很好的一手资料,并且分类算法较易实现,尤其对于新入门者较为实用和快捷。 展开更多
关键词 植被分类 决策树算法 最大似然比法
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代价敏感分类的软件缺陷预测方法 被引量:15
13
作者 李勇 黄志球 +1 位作者 房丙午 王勇 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第12期1442-1451,共10页
软件缺陷预测是提高软件测试效率,保证软件可靠性的重要途径。考虑到软件缺陷预测模型对软件模块错误分类代价的不同,提出了代价敏感分类的软件缺陷预测模型构建方法。针对代码属性度量数据,采用Bagging方式有放回地多次随机抽取训练样... 软件缺陷预测是提高软件测试效率,保证软件可靠性的重要途径。考虑到软件缺陷预测模型对软件模块错误分类代价的不同,提出了代价敏感分类的软件缺陷预测模型构建方法。针对代码属性度量数据,采用Bagging方式有放回地多次随机抽取训练样本来构建代价敏感分类的决策树基分类器,然后通过投票的方式集成后进行软件模块的缺陷预测,并给出模型构建过程中代价因子最优值的判定选择方法。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行仿真实验,结果表明该方法在保证缺陷预测率的前提下,误报率明显降低,综合评价指标AUC和F值均优于现有方法。 展开更多
关键词 软件缺陷预测 代价敏感分类 最优代价因子 决策树 集成算法
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基于决策树规则的分类算法研究 被引量:25
14
作者 谭俊璐 武建华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1017-1019,共3页
在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法。为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法。通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度、准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积... 在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法。为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法。通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度、准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积大小、长度的大小、覆盖率的大小对规则集进行排序构造分类器,选择优选权最高的规则进行匹配分类。实验结果表明,与C4.5算法相比,该方法的分类精度有所提高。 展开更多
关键词 决策树 分类算法 c4.5决策规则分类 规则排序策略 规则质量
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基于样本选取的决策树改进算法 被引量:18
15
作者 冯少荣 肖文俊 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期643-647,共5页
为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决... 为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82∶1.22∶0.92. 展开更多
关键词 决策树 样本选取 ID3算法 分类
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基于决策树和遗传算法的模糊分类系统设计 被引量:3
16
作者 张永 吴晓蓓 +1 位作者 向峥嵘 胡维礼 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期23-26,共4页
提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化... 提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化该模糊模型.为了提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.最后利用该方法对Iris问题进行研究,仿真结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 模糊分类系统 决策树 分类和递归树算法 遗传算法 解释性
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大数据环境下的不确定数据流在线分类算法 被引量:9
17
作者 吕艳霞 王翠荣 +1 位作者 王聪 于长永 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1245-1249,共5页
在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法... 在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率. 展开更多
关键词 不确定数据流 加权贝叶斯 VFDT 分类算法 大数据
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在线电压安全评估的多重动态决策树方法 被引量:10
18
作者 顾伟 丁涛 +1 位作者 杨自群 万秋兰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第31期142-148,共7页
利用数据挖掘技术对电力系统在线动态安全进行评估,能够为系统运行控制提供决策指导,防止连续的系统安全问题。提出一种基于相量测量单元(phasor measurementunit,PMU)的在线电压安全评估算法:利用电网数据库已有的数据离线建立电压安... 利用数据挖掘技术对电力系统在线动态安全进行评估,能够为系统运行控制提供决策指导,防止连续的系统安全问题。提出一种基于相量测量单元(phasor measurementunit,PMU)的在线电压安全评估算法:利用电网数据库已有的数据离线建立电压安全评估决策树,根据PMU的实时采样数据动态对决策树进行更新,形成动态决策树,在线对电压安全进行监控。此外,利用不同的属性集合构建多重决策树,替代原来单一决策树评估,大大提高了决策树分类的准确度和评估的可靠性。结合IEEE 57节点仿真系统,给出多重动态决策树的构建方法以及多重决策树的模型。仿真结果表明,基于PMU的动态多重决策树是一种在线电压安全评估的可行方法。 展开更多
关键词 电压安全评估 相量测量单元 决策树 分类与回归树算法 广域测量系统
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一种改进的SVM决策树及在遥感分类中的应用 被引量:8
19
作者 丁胜锋 孙劲光 +2 位作者 陈东莉 李扬 姜晓林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期1146-1148,1151,共4页
针对遥感图像分类问题提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离... 针对遥感图像分类问题提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离性差的节点采用SVM和K近邻相结合的分类方法,最终实现多类别分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感图像的分类精度。 展开更多
关键词 遗传算法 K近邻 支持向量机决策树 遥感图像分类
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基于人工神经网络与决策树相结合模型的遥感图像自动分类研究 被引量:11
20
作者 李飞雪 李满春 赵书河 《遥感信息》 CSCD 2003年第3期23-25,T004,共4页
本文提出了一种新的基于Kohonen神经网络与决策树相结合模型的遥感图像自动分类方法。选取绍兴地区为实验区 ,对TM图像进行了分类实验。并将该模型分类结果与基于Kohonen网络模型的分类结果进行了比较 ,发现对于江南低山丘陵河网密集区... 本文提出了一种新的基于Kohonen神经网络与决策树相结合模型的遥感图像自动分类方法。选取绍兴地区为实验区 ,对TM图像进行了分类实验。并将该模型分类结果与基于Kohonen网络模型的分类结果进行了比较 ,发现对于江南低山丘陵河网密集区的TM图像应用该模型进行分类能够得到较为满意的分类结果 ,其分类精度可达到 85 .16 % ,较之单纯使用Kohonen网络模型提高了 2 0 .12 %。 展开更多
关键词 遥感 图像分类 决策树 人工神经网络 KOHONEN神经网络
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