發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 03:17

  本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 貝葉斯決策樹(shù)　； 參考：《計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展》2016年04期

【摘要】：文中首先簡(jiǎn)單介紹了貝葉斯決策樹(shù)方法的基本思想,該方法結(jié)合了貝葉斯分類(lèi)的先驗(yàn)信息方法和決策樹(shù)分類(lèi)的信息增益方法的優(yōu)點(diǎn),加入貝葉斯節(jié)點(diǎn)彌補(bǔ)了決策樹(shù)不能處理具有二義性或存在缺失值數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,文中設(shè)計(jì)了一種基于樸素貝葉斯方法和ID3算法的貝葉斯決策樹(shù)算法——NBDT-ID3算法,并給出了該算法的設(shè)計(jì)及分析過(guò)程。然后將該算法應(yīng)用到高職招生數(shù)據(jù)挖掘中,對(duì)新生報(bào)到情況進(jìn)行分析與預(yù)測(cè),并在Matlab環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,NBDT-ID3算法在付出一定時(shí)間代價(jià)的情況下,不僅可以獲得更高的分類(lèi)精度,而且在處理二義性、不完整或不一致數(shù)據(jù)方面具有更好的效果。
[Abstract]:In this paper, the basic idea of Bayesian decision tree method is introduced briefly, which combines the advantages of the prior information method of Bayesian classification and the information gain method of decision tree classification.Adding Bayesian nodes makes up for the fact that the decision tree can not deal with ambiguous or missing value data.On this basis, a Bayesian decision tree algorithm based on naive Bayesian method and ID3 algorithm, NBDT-ID3 algorithm, is designed, and the design and analysis process of the algorithm is given.Then, the algorithm is applied to the data mining of higher vocational enrollment, and the new students' registration situation is analyzed and forecasted, and the experimental results are verified under the environment of Matlab.The experimental results show that the NBDT-ID3 algorithm can not only obtain higher classification accuracy but also deal with ambiguous incomplete or inconsistent data at a certain time cost.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;廣西英華國(guó)際職業(yè)學(xué)院工信學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金項(xiàng)目(2042014f0057) 湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014CFB289)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1771341