『壹』 决策树适合什么样的数据分类

数据挖掘,也称之为数据库中知识发现是一个可以从海量数据中智能地和自动地内抽取一些有用的容、可信的、有效的和可以理解的模式的过程.分类是数据挖掘的重要内容之一.目前,分类已广泛应用于许多领域,如医疗诊断、天气预测、信用证实、顾客区分、欺诈甄别. 现己有多种分类的方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛.其原因如下：
1、决策树分类的直观的表示方法较容易转化为标准的数据库查询
2、决策树分类归纳的方法行之有效,尤其适合大型数据集.
3、决策树在分类过程中,除了数据集中已包括的信息外,不再需要额外的信息.
4、决策树分类模型的精确度较高. 该文首先研究了评估分类模型的方法.在此基础上着重研究了决策树分类方法,并对决策树算法的可伸缩性问题进行了具体分析,最后给出了基于OLE DB for DM开发决策树分类预测应用程序.

『贰』 关于数据挖掘中决策树的知识

在数据挖掘中，有很多的算法是需要我们去学习的，比如决策树算法。在数据挖掘中，决策树能够帮助我们解决更多的问题。当然，关于决策树的概念是有很多的，所以说我们需要多多学习多多总结，这样才能够学会并且学会数据挖掘的知识，在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于决策树的相关知识。
1.决策树的算法
决策树的算法是以树状结构表示数据分类的结果。一般情况，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。而叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的就是为了产生一棵泛化能力强，即能处理未见示例能力强的决策树。这些就是决策树算法的结构。
2.决策树的原理
一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。在决策树生成过程中，划分选择即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。这样就能够方便数据属性的划分，然后，下一步是树的剪枝。在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，这样才能够使用决策树解决很多的问题。而分类是数据挖掘中的一种应用方法，而决策树则是一种典型的普遍使用的分类方法，并且决策树技术早已被证明是利用计算机模拟人决策的有效方法。
3.决策树的现状
近年来随着信息技术、计算机科学的迅速发展，决策树作为重要方法之一，越来越受到人们的关注。而其在人工智能方面的潜力以及与越来越多新技术的结合，由此可见，决策树在数据挖掘乃至数据分析中还是有很长的使用时间，这就是决策树至今经典的原因。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据挖掘中决策树的知识，当大家学习了决策树的概念，决策树的结构以决策树的原理，就能够掌握决策树的基础知识。不过要想学习数据挖掘，还是要学习更多的知识，希望这篇文章能够帮助到大家。