数据挖掘决策树算法（数据挖掘决策树算法思想）

本篇目录：

1、决策树算法原理是什么?2、数据挖掘十大算法-3、决策树分类算法有哪些

决策树算法原理是什么?

1、原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。在决策树中，每一个节点代表一个特征或属性，每一条边代表一个判断或决策，而每一个叶子节点代表一个分类或预测结果。

2、决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。

3、【答案】：决策树是将可能结果和相互依赖的选择表示在多阶段或者有先后顺序的决策过程中的一种示意图。这种树状图由左向右构建，用方格表示决策节点，用圆圈表示不可控(机会)事件。每个分支的盈亏用货币数量表示在右边。

数据挖掘十大算法-

1、以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。

2、最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm， EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。

3、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

决策树分类算法有哪些

1、CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。

2、决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

3、用决策树进行分类的方法为：收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等。收集数据 确定要解决的问题，并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。

4、常见的分类算法如下：（1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。

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