决策树应用研究

研究内容涉及 MapReduce 在决策树算法中的并行实现。

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。

决策树算法的垃圾邮件过滤，其实还挺有意思的，尤其是结合校园网的实际情况来优化带宽这块。申报国家“863 计划”的背景也不小，能拿来做案例研究，挺合适的。 哈尔滨理工大学的信息化项目背景下，拿决策树算法去搞垃圾邮件过滤，就接地气。不是为了炫技，而是要真问题——怎么减少校园网络上的带宽浪费。 过滤逻辑上，是结合通信行为来做判断的，不光靠内容，思路还蛮先进的。像你要大量邮件数据，或者做点轻量级的机器学习项目，这套方案还挺能借鉴的。 顺便给你挖了几个不错的资源：一个是讲决策树在数据挖掘中的应用，代码简洁，逻辑清晰，适合入门。还有一个是ELLA 垃圾邮件分类的MATLAB 代码，对算法实现感兴趣的可以看

决策树简介及应用示例，涵盖数据挖掘课程的阅读报告。

利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。

决策树算法详细介绍了如何利用MATLAB实现决策树算法，该算法在数据分析和机器学习中具有广泛的应用。

决策树算法是数据挖掘中的一种重要分类方法。在比较几种经典决策树算法的基础上，探讨了一种改进型决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）。这种决策树将线性分类器与传统决策树结合，提高分类准确性和效率。

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。

决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，主要用于分类任务。在“西电数据挖掘作业_天气决策树”中，我们可以看到这是一个关于利用决策树模型预测天气状况的课程作业。该作业涉及从气象数据中提取特征，构建决策树模型，并利用模型对未来的天气进行预测。决策树的学习过程包括数据预处理、选择分裂属性、决策树构建、剪枝处理以及模型评估与优化。通过分析和理解“决策树分析”文件中的内容，可以深入了解决策树的原理及其在实际问题中的应用。