【摘 要】
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研究对数据进行挖掘的方法,提高数据挖掘的准确性。利用传统算法进行数据挖掘,在利用决策树进行分类应用的过程中,训练样本的属性个数可能过多,导致树的规模变大,某些属性的
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研究对数据进行挖掘的方法,提高数据挖掘的准确性。利用传统算法进行数据挖掘,在利用决策树进行分类应用的过程中,训练样本的属性个数可能过多,导致树的规模变大,某些属性的分类能力很接近,模型复杂,挖掘能力下降。为了避免上述缺陷,提出了一种优化决策树改进挖掘算法。根据粗糙集相关理论,计算属性数据的信息量,从而为数据挖掘提供依据。建立优化决策树,根据决策树进行数据分类,从而获取需要类别的数据,最终完成数据挖掘。实验结果表明,利用本文算法进行数据挖掘,能够在海量的样本中挖掘出需要的数据,提高了数据挖掘的能力,从而满足人们在数据挖掘方面的实际需求。
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