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数据挖掘算法决策树算法及应用扩展.pptx
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决策树算法及应用拓展
内容简介:
概述
预备知识
决策树生成
(Building Decision
T
ree)
决策树剪枝
(Pruning Decision
T
ree)
捕捉变化数据的挖
掘方法
小结
概述
(
一
)
传统挖掘方法的局限性
只重视从数据库中
提取规则,
忽视了库中
数据的变化
挖掘所用的数据来
自稳定的环
境,人为干
预较少
概述
(
二
)
捕捉新旧数据变化的目
的:
挖掘出变化的趋势
例:啤酒——尿布
阻止
/
延缓
不利变化的
发生
例:金融危机——银行的信贷策略
差异挖掘算法的主要思
想:
合理
比较新
/
旧数据的
挖掘结果,并清
晰
的描述其变化部分
预备知识一
(Bui
lding
T
ree)
基本思想:
用途:提取分类规则,
进行分类预测
判定树分类算法
output
训练集
决策树
input
使用决策树进行分类
决策树
一个树性的结构
内部节点上选用一个
属性进行分割
每个分叉都是分割的
一个部分
叶子节点表示一个分
布
决策树生成算法分成两个步骤
树的生成
开始,数据都在根节点
递归的进行数据分片
树的修剪
去掉一些可能是噪音或
者异常的数据
决策树使用
:
对未知数据进行分割
按照决策树上采用的
分割属性逐层往下
,直到一个叶子节
点
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