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

【摘要】：文中首先簡單介紹了貝葉斯決策樹方法的基本思想,該方法結合了貝葉斯分類的先驗信息方法和決策樹分類的信息增益方法的優(yōu)點,加入貝葉斯節(jié)點彌補了決策樹不能處理具有二義性或存在缺失值數(shù)據(jù)的缺點。在此基礎上,文中設計了一種基于樸素貝葉斯方法和ID3算法的貝葉斯決策樹算法——NBDT-ID3算法,并給出了該算法的設計及分析過程。然后將該算法應用到高職招生數(shù)據(jù)挖掘中,對新生報到情況進行分析與預測,并在Matlab環(huán)境下進行了實驗驗證。實驗結果表明,NBDT-ID3算法在付出一定時間代價的情況下,不僅可以獲得更高的分類精度,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】： 武漢大學計算機學院;廣西英華國際職業(yè)學院工信學院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金項目(2042014f0057) 湖北省自然科學基金項目(2014CFB289)
【分類號】：TP311.13

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