数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),是从大量数据中提取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的过程。简单来说,数据挖掘就是从大量数据中“挖掘”知识。并非所有信息发现任务都被视为数据挖掘,例如,使用数据库管理系统查找个别记录或通过因特网搜索引擎查找特定Web页面,这些属于信息检索领域的任务。尽管如此,数据挖掘技术已用于增强信息检索系统的能力。
数据挖掘中的决策树分析ID3算法探索
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决策树学习算法ID3
ID3(迭代二分器3)算法是一种经典的决策树学习方法,由Ross Quinlan于1986年提出。它专注于分类任务,通过构建决策树模型来预测目标变量。ID3算法基于信息熵和信息增益的概念,选择最优属性进行划分,以提高决策树模型的准确性。信息熵用于衡量数据集的纯度或不确定性,信息增益则是选择划分属性的关键指标。Delphi编程语言支持下的ID3算法展示了面向对象的实现方式。决策树模型直观地通过树状结构进行决策,每个节点代表特征,每个叶节点表示决策结果。
数据挖掘
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决策树ID3算法实例解析
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ID3算法原理
ID3算法的核心是信息增益。它通过计算每个属性的信息增益,选择信息增益最大的属性作为当前节点的划分属性。然后,根据该属性的不同取值,将数据集划分为若干子集,并递归地构建决策树。
实例解析
假设我们有一个关于天气和是否打高尔夫球的数据集:
| 天气 | 温度 | 湿度 | 风力 | 打高尔夫球 ||---|---|---|---|---|| 晴朗 | 炎热 | 高 | 弱 | 否 || 晴朗 | 炎热 | 高 | 强 | 否 || 阴天 | 炎热 | 高 | 弱 | 是 || 雨天 | 温和 | 高 | 弱 | 是 || 雨天 | 凉爽 | 正常 | 弱 | 是 || 雨天 | 凉爽 | 正常 | 强 | 否 || 阴天 | 凉爽 | 正常 | 强 | 是 || 晴朗 | 温和 | 高 | 弱 | 否 || 晴朗 | 凉爽 | 正常 | 弱 | 是 || 雨天 | 温和 | 正常 | 强 | 是 || 晴朗 | 温和 | 正常 | 强 | 是 || 阴天 | 温和 | 高 | 强 | 是 || 阴天 | 炎热 | 正常 | 弱 | 是 || 雨天 | 温和 | 高 | 强 | 否 |
首先,我们需要计算每个属性的信息增益:
天气:0.246
温度:0.029
湿度:0.151
风力:0.048
由于“天气”属性的信息增益最大,因此我们选择它作为根节点的划分属性。然后,根据“天气”的不同取值,将数据集划分为三个子集:
晴朗:{否,否,否,是,是}
阴天:{是,是,是,是}
雨天:{是,是,否,是,否}
对于每个子集,我们递归地应用ID3算法,直到所有子集都属于同一类别或者没有属性可供选择。最终,我们可以得到一个完整的决策树。
总结
ID3算法是一种简单高效的决策树算法,它可以用于分类和预测。通过实例解析,我们可以更好地理解ID3算法的原理和应用。
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tGain(S, outlook) = 0.246
tGain(S, temperature) = 0.029
tGain(S, humidity) = 0.152
tGain(S, wind) = 0.049
显然,outlook属性具有最高的信息增益值,因此将它选为根节点。
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