【摘 要】
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本文所作的工作主要有:1.介绍了数据挖掘基本技术,重点研究了决策树的算法.本文数据挖掘的任务是从大量数据中挖掘出造成坡体不稳定的因素,为滑坡的预防和预测构造决策系统.2
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本文所作的工作主要有:1.介绍了数据挖掘基本技术,重点研究了决策树的算法.本文数据挖掘的任务是从大量数据中挖掘出造成坡体不稳定的因素,为滑坡的预防和预测构造决策系统.2.在数据预处理部分,首先针对原始数据的不完整性、有噪声性和不一致性,本文用数据清理、数据变换、数据归约等数据挖掘的预处理技术处理这些原始数据.然后,提出了一种基于聚类的处理连续属性值的新方法,在一定程度上减少了叶节点的数目,提高了决策树的分类正确率,这是本文的一个重点内容.3.在实现C4.5算法的基础上,本文在滑坡数据上进行了成因分析和规则提取,在预处理过的数据的基础上生成了一组坡体稳定性的规则.4.得到决策树后,文中对算法提出了一点改进,通过调整测试集的某些参数,构造了一棵局部最优的决策树,这棵树对于坡体的不稳定和基本稳定的分类都具有较高的正确率.这是本文的又一个重点内容.
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