关键字 |
| 数据挖掘,缺失值,ID3算法,数据迁移,决策树分类、多阵列模型,数据密度聚类。 |
介绍 |
| 找出缺失值,有时预测可能使用填充数据。应该高度准确的预测。所以现在我们执行一个多维数组模型与改进的ID3算法。修改后的ID3算法比较当前空间数据库和正常的数据库从输入数据库。从数据集中,操作数据库将为癌症患者和创建一个数据库正常患者。这个数据库将个人和很多数量的实际数据是可用的。结果将从数据中恢复过来。从癌症病人是否会影响与否,他们的感染比例配给可以发现,随着损失值在数据库的数据迁移。并分析出现的癌症病人使用数据密度聚类。 |
方法 |
)属性选择多阵列模型 |
| ID3是如何决定哪些是最好的属性多阵列模型。统计属性,称为信息增益,使用。增益大小如何给定属性分割成目标类训练样本。最高的信息(信息分类最有用的)被选中。为了分配收益,我们首先从信息熵理论借一个想法。熵计算属性的信息量。 |
| 鉴于multiarray集合S (c的结果 |
| 熵(S) = S - p (I) log2 p (I) |
| p (I)的比例是年代属于类I S / c。Log2是以2为底的对数。 |
| 注意,年代不是一个属性,而是整个样本集。 |
b)字符的ID3算法在多阵列模型 |
| 详细论述了ID3决策树算法的想法。一种改进的方法改进的ID3算法,可以提高生成的速度提出了由于ID3算法的缺点。此外,基于改进的ID3算法,进行了数据挖掘对血液癌症principallyanticipating乳腺癌的复发和其他属性之间的通信通过构建使用SQL Server 2005分析服务。结果证明在医学数据挖掘决策树的力量,为医生提供诊断支持。决策树构造树的基本约定可以描述ID3算法。它使用各个击破的策略发展的决策树,它使用信息增益特征作为属性选择的检查功能的每一个分支节点树中,选择信息增益作为分支的特点。 |
多阵列模型中c) ID3算法描述如下 |
| 让E = D2 D1××……×Dn是有限维向量n, Dj |
| 是一组有限的离散符号,E元素E = < v1、v2,…vn >是示例,vjDj j = 1, 2,…,n. Let PE be the positive sample set, NE be the anti-sample set, and the number of samples which are p and n. rendering to the regulations of information theory. |
d) ID3算法是基于两个假设: |
| (1)向量空间E,任何样本的决策树分类概率和概率的正样本和anti-sample E是相同的。 |
| (2)预期的所需信息做出正确的决策树鉴定: |
| 如果属性是决策树的根,有n个值{u1, u2,……,联合国},{除以样本集E n子集E1, E2,…,}。假设Eicontainsπ正样本和负样本,然后eii所需的信息的一个子集(pi +倪),和预期的信息所需的属性作为根节点。因此,分类属性的信息增益作为根节点获得未知领域(A) =我(p, n) - e (A)。ID3算法选择贡献最大的属性增益(A)的一个分支节点属性,和决策树的每个节点正在使用这一原则,直到完成决策树的每个节点(样本属于同一类或使用的所有类别属性)。树建设ID3的一个优点是它的时间和困难的任务(如样本集样本的数量,每个样本的属性数量研究的复杂性的概念决策树节点)在线性稳步增加,计算相对较小。 |
文献调查 |
1。数据挖掘技术用于医疗的文献综述数据库。 |
| 在本文中,我们目前的概述目前研究使用数据挖掘技术进行各种疾病的诊断和预后。本研究的目的是确定最有执行数据挖掘算法用于医学数据库。下面的算法已确定:决策树、支持向量机、人工神经网络和多层感知模型,朴素贝叶斯、模糊规则。分析表明,很难名字单一数据挖掘算法最适合疾病的诊断或预后 |
2。比较性能的逻辑回归、决策树和神经网络分类心脏病患者 |
| 在这项研究中,表演的分类技术进行比较,以预测心脏病患者的存在。在303例进行回顾性分析。我们比较逻辑回归的性能(LR),决策树(DTs)和人工神经网络(ann)。变量是医疗档案年龄、性别、胸痛类型、血压、胆固醇、空腹血糖、静息心电图,最大心率,诱发心绞痛,Ole高峰,斜坡,彩色的船只数量,需要和概念类。我们创建了使用逻辑回归分类器模型,人工神经网络和决策树,它们通常用于分类问题。表演的分类技术比较使用图表和错误率。 |
3所示。医学诊断支持系统使用数据挖掘 |
| 极大地提高了数据的知识发现auto-stored医疗信息系统仍处于起步阶段。本研究的目的是使用广泛使用和容易操作的技术,可以满足一般用户在提取特定知识使医疗信息系统功能。数据挖掘技术,包括数据可视化、相关性分析,判别分析,神经网络监督分类,应用于心脏疾病数据库。这些技术可以帮助识别高危病人,定义最重要的因素(变量)的心脏病,和建立多元关系模型显示任意两个变量之间的关系,这种关系很容易查看。 |
4所示。数据挖掘在卫生保健:当前应用程序和问题。 |
| 数据挖掘的成功应用在高度可见电子商务、营销和零售已导致其使用的流行在数据库知识发现(KDD)在其他行业和领域。在这些领域,只是发现数据挖掘领域的医学和公共卫生。这个研究报告提供了一个当前KDD技术的调查,利用数据挖掘工具,医疗和公共卫生。还讨论了与数据挖掘和医疗相关关键问题和挑战。研究发现越来越多的数据挖掘应用程序,包括卫生保健中心更好的医疗决策,分析检测疾病暴发和预防医院死亡,和检测欺诈保险索赔。 |
5。ID3算法在信息资产识别中的应用 |
| 在信息安全风险评估的问题,资产、威胁和脆弱性是三个最重要的元素。信息资产识别是信息安全风险评估过程的主要环节。摘要决策树算法应用到信息资产的识别;介绍了ID3算法的基本过程;数据信息系统属性分类的ID3算法;在决策树;和规则提取的信息资产识别提供依据。信息安全风险评估是一个组织的基础,确保信息安全。信息安全风险评估的诸多因素中,资产是最重要的信息。信息资产的主要对象是信息系统安全策略。 |
项目建议书 |
| 项目建议书是为了回应或利益的特定情况下,是一个重要的成分正确启动系统分析。虽然没有硬性规定的项目建议书的形式和内容,建议应解决以下几点: |
| •业务的具体情况或问题。 |
| •问题对组织的重要性。 |
| •替代解决方案。 |
| •可能使用计算机信息系统来解决这个问题。 |
| 各种感兴趣的人或具有相关知识的问题。 |
| 系统所共享的项目的部门和用户数量通常由一个委员会批准而不是一个独立的个体。项目建议书提交给一个委员会,确定方案的优点,并决定是否批准。董事会是由人组成的各功能区域的组织acuriosity提出的操作和信息系统。 |
提出了系统 |
| 方法:决策树分类方法使用改进的ID3算法。 |
| 癌症是最致命的疾病之一,发现在世界各地的许多人。我们的项目旨在帮助医生诊断患者在早期阶段可以减少死亡的人数。决策树是数据挖掘中一个重要的分类方法分类。拟议的工作是我们修改了id3算法使用决策树分类方法的前处理步骤,包括癌症数据集来提高分类的准确性。有缺失值的数据集。在数据集的前处理步骤,我们已经解决。数据集的数据冲突。我们提出了一种方法来解决这个问题。条件熵的概念,衡量id3算法中使用和修改它。前处理后的数据集,它提供修改后的算法构造的决策树,从而证明了提高分类的准确性。 |
| 拟议中的ID3所使用的样本数据有一定的要求,这是: |
| 属性-值描述——相同的属性必须描述每个例子,有固定数量的值。 |
| 预定义的类——一个例子的属性必须已经被定义,也就是说,他们不是由ID3学习。 |
| 离散类,类必须大幅描述。连续类分为模糊范畴,如金属被“硬,很硬,灵活、柔软,很软”是可疑的。 |
| 足够的例子——因为归纳推广使用(即不是可证明的)必须有足够的测试用例来区分有效模式出现的机会。 |
| 决策树学习算法已成功地应用于专家系统获取知识。中执行这些系统的主要任务是利用归纳方法未知对象的特定属性值来确定适当的分类根据决策树规则。我们检查ID3决策树学习算法,使用c#编程实现该算法。我们首先实现基本的ID3我们处理目标函数离散输出值。我们也延长ID3的域实值输出,如数值数据和离散结果而不是简单的布尔值。 |
改进的算法描述 |
| 输入: |
| 例子:一个数据集组成的训练元组。 |
| 目标_属性,相关目标的值高于给定的元组。 |
| 属性,属性的数据集的名称。 |
| 输出: |
| T,其相应的决策规则的决策树。 |
| 方法: |
| ID3 (Target_Attribute,属性) |
| 创建一个根节点的树 |
| 如果所有例子都是积极的,返回单节点树的根,标签= +。 |
| 如果所有例子都是负的,返回单节点树的根,标签= -。 |
| 如果数量的预测属性是空的,然后返回单一节点树的根, |
| 标签=最常见的价值目标属性的例子。 |
| 否则开始 |
| A =最好的属性分类的例子。 |
| 决策树为根=属性。 |
| 对于每一个可能值,vi,, |
| 添加一个新的树枝下面的根,对应测试= vi。 |
| 让例子(vi)是有价值的例子vi的子集 |
| 如果示例(vi)是空的 |
| 然后下面这个新的分支添加一个叶节点标签= |
| 共同的目标价值的例子 |
| 其他下面这个新的分支添加子树ID3(例子(vi), |
| Target_Attribute、属性-{一}) |
| 结束 |
| 返回根 |
b)简易ID3算法 |
| 经典的ID3算法首先应用与每个属性的重要性。然后,信息增益结合属性的重要性,和它作为一个新的属性选择标准来构造决策树。 |
| 假设是一个属性的数据集D和C D的类别属性的关系 |
| 程度和C之间的函数可以表示如下: |
| n AF (A) =Σ|(ξ1,ξ2)|我= 1 n |
| 在ij x (j = 1, 2代表两种情况下)表明,属性的D需要吗 |
| i值和类别属性C j值的样本数量,n是数量 |
| 值属性的需要。 |
| 然后,关系正常化度函数值。假设有 |
| m属性,每个属性关系度函数值是房颤(1),(2)房颤,…, |
| 分别AF (m)。因此,有 |
| V (k) = AF (k), 0 < k≤m。 |
| 房颤AF (1) + (2) +…+ AF (m) |
| 因此,简易版的信息增益公式变为: |
| 获得的(A) =(我(S1, S2,…, Sm) - E (A)) * V (A) * (n - m)。 |
结论 |
| 输入数据集将测量数据数组与多个维度的功能。这是增加找到丢失的数据的准确性。一种改进的ID3算法是寻找失踪的癌症患者中的值数据集。在现有方法决策树分类算法。该方法决策树分类方法使用改进的ID3算法。该模型简单理解和解释,需要很少的数据准备,能够处理数值数据和分类数据使用白箱模型,使用统计测试,可以验证模型健壮、执行大型数据集。 |
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引用 |
- 王QuKaishe,程恩华. Junwang。改进了基于ID3算法[J]。计算机工程和应用。39 (25):104107、2003。
- 加威汉MichelineKamber,“数据挖掘:概念与技术”,第二版
- 梁黄Ming1 NiuWenying1,徐”,一种改进的基于ID3决策树分类算法和应用程序在分数分析”,中国控制与决策会议(CCDC 2009)。
- 陈进,罗De-linμFen-xiang,“一种改进的ID3决策树算法”,第四届国际会议上计算机科学与教育学报》2009
- Santosh Kumar NishantMathur,苏米特Kumar andRajni金达尔,“基本策略使用Havrda ID3算法的数据挖掘和基于决策树的Charvat熵”,国际信息与电子工程》杂志2卷,2012年3月2号。
- lSathish Kumar Mrs.A。Padmapriya”, ID3算法性能诊断常见的疾病”,国际先进研究期刊》的研究在计算机科学和软件工程卷2,问题5,2012年5月。
- Karmaker et al。”将一个EM-Approach处理失踪AttributeValues决策树归纳”
- Wai-Ho盟,会员,IEEE,基思·c·c·陈,安德鲁·k·c . Wong的家伙,IEEE,和阳王会员,IEEE”属性聚类分组、选择和基因表达数据的分类”,手稿收到9月15日,2004;修改后的12月1日,2004;2005年3月1日接受。W.-H的工作。盟和k·c·c·陈是支持部分由香港理工大学授予A-P209 GV958。
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