C4.5
C4.5的相关文献在1991年到2022年内共计166篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、基础医学、电工技术
等领域,其中期刊论文147篇、会议论文1篇、专利文献18篇;相关期刊103种,包括人天科学研究、黑龙江科技信息、科技信息等;
相关会议1种,包括2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)等;C4.5的相关文献由369位作者贡献,包括刘金龙、宋瑾、张强华等。
C4.5
-研究学者
- 刘金龙
- 宋瑾
- 张强华
- 徐华伟
- 秦志文
- 任仲晟
- 何文秀
- 刘鹏
- 向卓元
- 吕伟忠
- 吴小刚
- 周文
- 周萍
- 张云华
- 张德政
- 张蕾
- 彭文惠
- 方克邦
- 易烽
- 曾小丽
- 李天驰
- 桑鑫
- 沈林
- 洪伟
- 王中生
- 王亚
- 王宗杰
- 王星
- 王琴
- 王青青
- 程茜
- 董晓峰
- 蒲海坤
- 蔡国庆
- 邬春学
- 邹奕
- 郭星晨
- 郭静
- 陈杰
- 陈猛
- 陶维成
- 高鑫
- 黄毅
- Kannan ARPUTHARAJ
- L Prema RAJESWARI
- Mahdi Gholami Mehr
- Masud Karim
- Rashedur M.Rahman
- 丁伟
- 丁勇
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岳子琛;
乔记平;
武媛;
王志强;
高晋
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摘要:
为解决传统冷链物流过程信息判异效率低、历史数据不完善等问题,设计一种基于统计过程控制(SPC)的冷链物流环境监控系统。根据下位机采集的环境数据特点,利用C4.5决策树制定物流阶段分类规则,结合统计过程控制思想建立适于冷链物流的环境分析方法。在此基础上利用Lab VEWI软件开发监控平台,借助云数据库实现数据存储,提高数据共享水平。测试结果表明,该系统物流阶段定位准确、环境数据判异效率高、具有较强的反演品质变化能力。
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郭星晨;
王青青;
王亚
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摘要:
随着医疗水平的不断提高,借助机器学习方法对大量的医疗诊断数据进行分析成为近年来热点研究方向之一.在介绍C4.5决策树算法的相关理论及建树流程基础上,以竞赛项目中的乳腺癌数据集为基础,对数据集进行预处理,建立决策树分类模型,以可视化形式展示分类结果.实验结果表明,该分类模型可达到较高的准确率,证明决策树算法有助于医疗数据分析应用.
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郭星晨;
王青青;
王亚
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摘要:
随着医疗水平的不断提高,借助机器学习方法对大量的医疗诊断数据进行分析成为近年来热点研究方向之一。在介绍C4.5决策树算法的相关理论及建树流程基础上,以竞赛项目中的乳腺癌数据集为基础,对数据集进行预处理,建立决策树分类模型,以可视化形式展示分类结果。实验结果表明,该分类模型可达到较高的准确率,证明决策树算法有助于医疗数据分析应用。
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蒲海坤;
高鑫;
桑鑫
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摘要:
经典的C4.5算法的出现,即是对ID3算法的改进,它在ID3算法的基础上进行数据的处理分析,保留了ID3算法的大多优点,而且在预测变量的处理分析技术方面都有了很大的进步,这种算法的出现可以解决决策树数集分类问题.本文在对决策树算法进行钻研,在天气数据集上,编写代码并利用ID3算法和C4.5算法生成决策树,并对树的模型进行分析.从结果来看,采用C4.5算法构建的决策树具有较高的数据准确率,更接近实际情况.
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蒲海坤;
高鑫;
桑鑫
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摘要:
经典的C4.5算法的出现,即是对ID3算法的改进,它在ID3算法的基础上进行数据的处理分析,保留了ID3算法的大多优点,而且在预测变量的处理分析技术方面都有了很大的进步,这种算法的出现可以解决决策树数集分类问题。本文在对决策树算法进行钻研,在天气数据集上,编写代码并利用ID3算法和C4.5算法生成决策树,并对树的模型进行分析。从结果来看,采用C4.5算法构建的决策树具有较高的数据准确率,更接近实际情况。
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周惠慧
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摘要:
LAMOST-DR7恒星天文光谱数据的用途广泛,其中光谱型数据共有7个类型.笔者对天文光谱数据采取特征选择或降维的方式,探究朴素贝叶斯、逻辑回归、C4.5决策树算法在进行多少降维和特征选择后对该光谱数据的分类效果最佳.对比结果显示,当选择特征数目为101时,softmax模型对天文数据的分类效果最佳.
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童刚;
姜宁;
刘焕
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摘要:
旨在研究肿瘤电子病历数据挖掘技术,重点探究数据抽取及挖掘分析实验.数据抽取是对文本信息进行针对性抽取,以结构化的形式将结果储存起来,从而为分类算法的研究奠定数据基础.重点研究了肿瘤电子病历的中文分词及分类挖掘算法的选取,对于中文分词的研究,提出了改进后的逆向最大匹配算法,提高了分词准确度和分词效率.对于分类挖掘算法的研究,采用分类效果较好的C4.5算法和BP神经网络算法分别进行分类挖掘实验,通过对分类算法的性能对比,在研究肿瘤电子病历的分类挖掘上,C4.5算法更有利于辅助医生进行肿瘤疾病诊断,提高疾病诊断的精确率及效率进而提高肿瘤患者的治愈率.
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徐承俊;
朱国宾
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摘要:
传统人工统计分析已无法满足大数据背景下全国计算机等级考试(NCRE)成绩分析.将数据挖掘中关联规则Apriori方法和决策树方法相结合,深入分析导致一级优秀率低及高级别通过率低原因.设计基于Apri-ori关联规则与决策树的成绩分析模型,建立题型与成绩、学生对课程的热爱程度等因素与成绩的关联.以2016年考试数据为训练集,2017年考试数据为测试集,根据实际成绩进行对比论证.实验表明,该方法可以有效帮助考生自主学习、发掘自身薄弱环节并针对性学习,同时帮助教师找准考试与知识点的核心,有针对性高效教学,使得一级优秀率平均提升25%,高级别通过率平均提升50%.
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。
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刘鹏;
姚正
- 《2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)》
| 2005年
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摘要:
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型的简化版本在数据预处理阶段完成.实验证明,R-C4.5决策树模型及其简化版本在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝及过度拟合等方面有显著的提高.还将改进的R-C4.5算法应用到临床医疗领域,预测病人住院期,发现其分析结果可被管理者更好理解和接受,从而帮助医疗组织更好地规划管理医疗资源,达到优化资源配置的目的。