示例学习的决策树算法研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文示例学习的决策树算法研究姓名：吴宣为申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：史斌宁simplifyingdecin,mergingbranchDec•1s•10ntreecfthem0stw•1de1Verypract•1(ta1•1nducdPract•1ca1s•1gn•1f•1cance•1nthencek•1ngd0msuchm•1ningInthemanydec•1uent•1a10ne•1stwhichtakesthedesyastestattribut€selectioncri

2、terigesuchaslearning导师:本论文经答辩委员三士学位论文质量要求。本人声明所呈交的学位论戈知，除了文中特，BiJDH以彳果，也不包含为获得合肥工业大学冃论文是在我的导师吱际，谨向我的导师史老师对我的学习和生活给予了才定稿一直给予精心地指导透了史老师的心血。史卞在此我还要真诚地屈验室的安排，论文是无法我还要感谢姜卯生、FIi决策树分类学习算法丿一，在机器学习、数据挖义与实用价值。完成分类法（如贝叶斯方法等）等单等优点，在数据挖掘中公司在己推出的数据挖掘在决策树学习算法中,其在学习简单逻辑表达式;不同堂习机

3、制的硫窕层一步的看法则是把学习看彳哪一种学习过程，它都与于模型中的四个部分构月作对象，也可以包括工作束环境提供的信息并进行推于库共同构成以某种知识表才和系统拥有的知识（包括信肩学习元素和执行元素彳理，以便改善知识库中的1务，然后把完成任务过程I的学习。学习元素的目的:務捶觥够吉构风险4习也引起人们极大的兴趣(basedlearning),

4、第三阶段是机器学习龍域从学习单个概念扩展到与习方法。学习过程一般都用系统紧密结合起来，在号方法有神经网络学习【912、常用的机器学:(1)统计方法统计方法是从事物的3定成员，而不是上近似

5、中由近似和边界区的并集。边堺员。可以认为粗糙集是具:糊集一样，它是一种处理数扌类方法结合起来使用，很4(2)规则归纳规则反映数据项中某』算法是有名的规则归纳算V;表示rax,J:'z<使用类标号样本测试集的简单:在给定测试集上的准确率卡分类是数据挖掘中的一测和决策。分类的目的是提模型能把数据库中的数据项要构造分类器，需要有库记录或元组构成，每个元征向量，此外，训练样本毎量：（v1,v2,・・・，v别。分类器的构造方法有乡抚该节蘑:向下的分支，在序、无规则的事例中，找1±属性值得到问题的某个结i其任务是从中归纳出一个通月新的

6、规则，发现新的理论。(specializat购正应用于更多的情况。喂围。单个概念的归纳学习由(1)给定由全体实,(2)给定一个描述:例的属性来实现)及描述匚(3)每次学习时，6】基础上发展提出来的于决策树的学习算法的一彳很多的背景知识（这同时也式的方式表达出来，就能使一棵决策树的内部节点犬类，内部节点的属性称为测策树时，决策树可以根据属对实例进行分类的时候，由分支向下走，直至到达某个决策树的构建是一种自从根节点开始，对每个非叶性）对样本集进行测试，根面：1）扩充决策树属性勺的构造效率，削减数据库遍树输出；4）扩充决策树，树

7、算法。Quinlan于19IDti?全部优点，它是-决策树，再用的剩下的事0值类型的属性，还可以对厲性值判断时走向同一分支。肖勇等人针对C4.I利用遗传算法构造决策树E相同，则改变决策树中才家荣等人从事例学习最优,一种新的基于概率的决釁类来进行分支合并，以减深度的现状。该算法在决ID3稍慢，并且其产生上述各种算法的决策中大量的节点在调整阶目点及调整处理。对此，F起的PUBLIC算法【函数值，估计该节点在将对该节点进行扩张，“否则本文首先介绍决策树标、然后系统地介绍经典I逻辑蕴含规则的决策树简勺第一章绪论。介绍了述、主要研究

8、内容以及全〕第二章示例学习的理概念，示例学习的理论旁纳学习中的最优化问题。第三章ID3算法矽理论背景、基本原理、算擬鮒戦项）t或复合:第二章示例学习2.1示例学习学习是人类获得智慧的的主要手段。示例学习（1雙事聚彻学习是从某一概盗有正例并排除所有反例的该fconceptacquisit习获得更加广泛的重视和衫Bi廳文拐是即7v中的元素（或vj不是F当且仅当它满足该公式的每一至少一个公式。例子满足选择子（公工定义2选择子（公式F例而不覆盖该反例且仅当它在NE中的每一反例集NE背景下£蕭蠹1丽中的一个公式所廳4100PEEM图

9、2.矩阵定义4.在一个扩张对应。定义7由最多的一纟大公共路形成的公式叫巾mP尊找最矢复合可以4[30】中首先证明了:且给出了最大复合的启:而且得到的规则比AQ:统的知识自动获取。扩张矩阵理论的核丿为V,,这样，如果我彳表示，那么，从根到任一成了一条公式，而从根到,为PE±的规则＜131o因此，要寻找最优