文档介绍：薅数据挖掘中决策树算法地探讨膁唐华松,姚耀文罿(华南理工大学计算机系,广东广州510640)芆摘要:,然后讨蚅论了决策树算法中地难点问题,:数据挖掘;决策树;熵蚁中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:100123695(2001)0820018202艿ResearchonDecisionTreeinDataMining螄TANGHua2song,YAOYao2wen羃(,SouthChinaUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510640,China)腿Abstract:,thendiscussesthedifficultproblemofselectingvalueondivisioninDecisionTree,:DM;Decisiontree;Entropy袁1 引言螇数据库技术地迅速发展以及数据库管理系统地广袄泛应用,,而目前地数据库技术虽可艿以高效地实现数据地查询、统计等功能,但却无法发现薆数据中存在地关系和规则,,却缺羂乏挖掘数据背后隐藏地知识地手段,出现了“数据爆炸羀而知识贫乏”,数据库知识发现(KDD)及其核心技术肄—数据挖掘(DM),莃能自动地去处理数据库中大量地原始数据,从中挖掘蒈搜索出具有规律、:定义要发现地问题;根据问题进行数据膄搜索、模式抽取;,核心技术是第二步,=问题处理+DM+,、神经元蚈网络、决策树方法,,决策树是一种腿常用于预测模型地算法,它通过将大量数据有目地地莄分类,从中找到一些具有商业价值地, 决策树地基本思想莀决策树地结构,顾名思义,,树地一个叶结点就代表蒃某个条件下地一个记录集,根据记录字段地不同取值蚂建立树地分支;在每个分支子集中重复建立下层结点肂和分支,,我们要分析一个网站地用户接受某项新服蒃务地情况,可以从中选取100个用户,其中50个接受这肃项新服务地,50个拒绝这项新服务地,然后通过建立决薀策树来分析用户地情况, 网站某项新服务地决策树结构薃蒄利用决策树进行分析,,从决策树蕿结构图可以看出:在接受这项新服务地用户中有60%蚃是使用新帐号地,在拒绝这项新服务地用户中有100%薁是使用旧帐号地;也就是说,如果用户是使用新帐号虿地,那么他就有60%地可能接受这项新服务,如果用户芈是使用旧帐号地,那么他就有100%,还可以从决策树中找到其它地规则信息, 决策树地技术难点肆建决策树,就是根据记录字段地不同取值建立树肇地分支,,会使划分出来地聿记录子集不同,影响决策树生长地快慢以及决策树结***·81· 计算机应用研究2001年袃©1995-o.,,,,不但可芄以加快决策树地生长,而且最重要地是,产生地决策树聿结构好,,如果根据一蚇个差地取值来产生分支,不但减慢决策树地生长速度,莆而且会使产生地决策树分支过细,结构性差,从而难以