下载文档原格式
基于NDVI的决策树分类方法研究严玉奎【摘要】20世纪80年代以来,随着城镇化进程的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化.及时准确地掌握土地利用状况有利于有关部门根据土地利用现状做出合理的规划和正确的决策,有利于促进经济和社会的协调发展.本文针对石河子垦区地物覆盖的特点,综合分析了不同覆盖类别区域的时序NDVI特性以及他们之间的差异性,选择最能反映土地覆盖情况和有效区分不同地类的两期TM影像,解算制作NDVI亮度图.利用均值滤波器对NDVI亮度图进行平滑处理,降低噪声.根据不同地物时序NDVI的差异选择适当的阈值进行决策树分类.精度评价结果表明该方法能够简单有效的区分不同覆盖类型的地类,特别是季节性变化差异较大的地区.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】6页(P85-89,84)【关键词】NDVI;均值滤波;决策树;分类【作者】严玉奎【作者单位】中材地质工程勘查研究院有限公司,北京100102【正文语种】中文【中图分类】P237土地资源是人类赖以生存和发展的物质基础。
随着科学技术的大幅度进步和经济水平快速提高，人类对土地的利用强度不断增强，导致了地表生物地球化学循环水温过程和景观动态的快速变化，土地利用成为当前人类活动对全球变化的重要影响因素。
土地覆盖变化及其时空规律研究已经成为当前全球变化研究的热点问题[1]。
遥感能够快速、准确地获取大范围地表变化信息，已经成为当前土地覆盖变化研究的主要手段。
NDVI( Normalized Difference Vegetation Index , 归一化植被指数)作为一个重要的遥感参数，能够敏感地反映出植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化，在一定程度上反映了像元所对应区域的土地覆盖类型的综合情况，因而在在土地覆盖遥感研究中植被系数常被用于土地覆盖的分类、描述植被生长状况、植被光合能力、叶面积指数 ( LAI) 、现存绿色生物量和植被生产力等。
基于决策树模型的客户分类研究在现代商业领域，了解和分类客户是企业实现个性化营销的重要步骤。
为了更好地理解客户的需求和行为模式，决策树模型成为了一种常用的分类方法。
本文将探讨基于决策树模型的客户分类研究，分析其原理和实践应用。
1. 决策树模型的基本原理决策树模型是一种基于树状结构的分类模型。
其基本原理是通过对已知样本数据的划分与判断，来建立一个树状结构，用于预测新的未知样本所属的类别。
决策树模型的构建过程可以通过多种算法实现，例如ID3、C4.5和CART等。
2. 数据预处理在进行客户分类研究之前，我们需要对客户数据进行预处理。
首先，收集和清洗数据，包括消除异常值、缺失值和重复值。
然后，对数据进行特征选择和降维，以保留有效信息并减少冗余度。
最后，对数据进行标准化或归一化处理，以便于后续的建模分析。
3. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有预测能力的子集。
决策树模型可以通过计算信息增益、信息增益率或基尼指数等指标来评估特征的重要性。
选择合适的特征子集可以提高模型的准确性和可解释性。
4. 决策树的构建基于预处理后的数据和选择好的特征子集，我们可以开始构建决策树模型。
决策树模型的构建过程包括选择根节点和分支节点，以及定义节点间的条件判断。
通过对训练数据的划分和测试，可以递归地生成一个具有较高准确率的决策树模型。
5. 决策树剪枝决策树模型在构建过程中容易出现过拟合问题，即对训练数据过于敏感，导致在新的数据上的预测效果较差。
为了克服过拟合，我们可以通过剪枝方法对决策树进行修剪，简化模型结构，提高泛化能力。
6. 模型评估与调优在构建好决策树模型后，需要对其进行评估和调优。
可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型性能，如准确率、召回率和F1值等。
如果发现模型存在偏差或方差过大等问题，可以通过调整模型参数或改变特征选择策略来优化模型。
7. 实际应用案例基于决策树模型的客户分类研究在市场营销中有广泛的应用。
决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用随着科技的发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据被认为是新的石油，而数据挖掘和机器学习则是挖掘数据价值的利器。
决策树分类算法作为一种常用的机器学习算法，因其简单易懂、易于实现等特点，在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将从理论和实践两个方面，对决策树分类算法进行深入研究，并探讨其在电力营销中的应用。
一、决策树分类算法的理论基础1.1 决策树的定义与构造决策树是一种监督学习算法，主要用于分类问题。
它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而构建出一个决策树。
决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果，最后每个叶节点代表一个类别。
1.2 决策树的优点与缺点决策树具有以下优点：(1)易于理解和解释：决策树的结构清晰，可以通过查看决策树来直观地了解数据的分布特点和分类规律。
(2)易于实现和调整：决策树的算法实现相对简单，可以通过调整参数来优化决策树的性能。
(3)适用于大规模数据：决策树可以处理大量的数据，只要内存允许，就可以构建出非常庞大的决策树。
决策树也存在一些缺点：(1)容易过拟合：当训练数据集中的特征数量较多时，决策树可能会过度关注训练数据中的噪声，导致对新数据的泛化能力较差。
(2)不适用于高维数据：当数据集的维度较高时，决策树的性能可能会下降。
(3)需要预先设定特征属性的选择策略：如何选择最佳的特征属性进行分裂是一个复杂的问题，需要根据实际情况进行调整。
二、决策树分类算法在电力营销中的应用2.1 电力需求预测电力需求预测是电力营销的重要环节。
通过对历史用电数据的分析，可以预测未来一段时间内的用电量。
决策树分类算法可以用于构建电力需求预测模型，通过对不同特征属性的综合考虑，实现对用电量的准确预测。
2.2 负荷预测负荷预测是指对未来一段时间内电网负荷的预测。
负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力系统的运行效率。
Java实现基于决策树的分类算法案例研究决策树是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测。
本文将介绍如何使用Java编程语言来实现基于决策树的分类算法，并给出一个案例研究。
首先，我们需要了解什么是决策树。
决策树是一种树形结构，每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点表示一个类标签。
决策树通过对属性的测试来对实例进行分类，并根据测试结果沿着相应的分支向下遍历，直到到达叶节点并输出该节点的类标签。
在Java中，我们可以使用多种开源库来实现决策树算法，例如Weka、Spark MLib等。
这些库提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练决策树模型，并进行分类和预测。
下面，我们将以一个简单的案例研究来演示如何使用Java实现基于决策树的分类算法。
假设我们有一组数据，表示一些人的性别、年龄和收入情况，并且已经标注了每个人的职业。
我们的目标是构建一个决策树模型，能够根据性别、年龄和收入预测一个人的职业。
首先，我们需要准备数据集。
可以使用数组或者从外部文件中读取数据。
假设我们有如下数据集：```性别年龄收入职业男青年高是男中年中是男中年低否...```然后，我们需要对数据进行预处理。
通常情况下，数据集中的属性值都是字符串类型的，需要将其转换为数值型的。
我们可以使用编码（encoding）或者独热编码（one-hot encoding）等技术来实现。
如果数据集中存在缺失值，我们还需要进行缺失值处理，可以使用均值、中位数或者众数来填充缺失值。
接下来，我们可以使用Java中的决策树算法库来构建和训练决策树模型。
这里我们以Weka库为例来介绍。
首先，我们需要导入Weka库的相关类和函数：```javaimport weka.core.Instances;import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;import weka.classifiers.trees.J48;import weka.classifiers.Classifier;import java.util.Random;```然后，我们可以读取数据集，并将其转换为Weka库的数据格式： ```javaDataSource source = new DataSource("data.csv");Instances data = source.getDataSet();data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);```接下来，我们可以使用J48算法来构建决策树模型：```javaClassifier classifier = new J48();classifier.buildClassifier(data);```最后，我们可以使用决策树模型进行分类和预测：```javaInstances test = new Instances(data);test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);for (int i = 0; i < test.numInstances(); i++) {double predicted = classifier.classifyInstance(test.instance(i));System.out.println("预测结果：" + data.classAttribute().value((int) predicted));}```到此，我们已经成功地使用Java实现了基于决策树的分类算法。
基于决策树算法的高校教学质量评价研究随着高等教育的普及和发展，高校教学质量评价成为重要的指标。
如何准确、客观、全面地评价高校教学质量，一直是教育界和学术界关注的焦点。
决策树算法作为一种常用的数据挖掘技术，具有易于理解和解释的优势，逐渐被应用于高校教学质量评价研究。
教学质量评价包含了多个维度和指标，如教师教学水平、学生学习成果、教育资源利用效率等。
针对这些指标，我们可以构建一颗决策树模型，以较低的计算成本和较高的准确率来评估高校的教学质量。
首先，我们需要选择合适的决策树算法，如ID3、C4.5、CART等。
然后，我们根据已有的教学质量数据集，进行数据预处理和特征选择。
数据预处理包括数据清洗和数据变换，以保证数据的质量和一致性；特征选择则是从众多的指标中，筛选出对教学质量评价有较大影响的指标。
数据预处理和特征选择的目的是为了提高决策树模型的准确率和稳定性。
接下来，我们需要构建决策树模型。
决策树是一种树状结构，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶子节点表示一个决策结果或类别。
通过不断划分特征空间，决策树可以对新数据进行分类或预测。
在构建决策树的过程中，我们需要确定划分节点的度量指标，如信息增益、信息增益比、基尼指数等。
度量指标的选择直接影响了决策树模型的准确度和复杂度。
决策树构建完成后，我们需要对模型进行评估和优化。
评估模型的准确度可以使用交叉验证、混淆矩阵、精确率和召回率等指标来衡量。
在评估的基础上，我们可以对决策树模型进行剪枝等优化操作，以提高模型的泛化能力和抗噪能力。
总结起来，是一项复杂而重要的工作。
通过选择合适的决策树算法、进行数据预处理和特征选择、构建决策树模型、评估和优化模型，我们可以实现对高校教学质量的准确、客观、全面的评价。
这对于高校提高教学质量、优化教育资源配置、提升人才培养质量具有重要的指导意义。
然而，决策树算法也存在一些局限性，如容易产生过拟合问题。
因此，未来的研究可以进一步探索其他机器学习算法的应用，以更好地解决高校教学质量评价问题综上所述，决策树算法是一种有效的方法用于高校教学质量评价。
决策树毕业论文决策树毕业论文毕业论文是每个大学生在完成学业之前必须面对的一道难题。
在这个论文中，学生需要选择一个合适的主题，并进行深入研究和分析。
在这篇文章中，我将探讨一个可能的主题：决策树。
决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
它通过构建一棵树形结构来对数据进行分类或预测。
这个算法的核心思想是将数据集分割成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。
决策树的优势在于它的可解释性和适应性，它可以处理各种类型的数据，并且能够处理大规模的数据集。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在不同领域的应用。
首先，我将探索决策树在医疗领域的应用。
医疗数据通常包含大量的特征和复杂的关联关系。
通过构建决策树模型，我们可以根据患者的症状和疾病历史来预测患者是否患有某种疾病。
这对于医生来说是一个有用的工具，可以帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。
其次，我将研究决策树在金融领域的应用。
金融数据通常包含大量的时间序列数据和复杂的市场变化。
通过构建决策树模型，我们可以预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，决策树还可以用于信用评分和风险管理，帮助银行和金融机构识别潜在的风险客户。
另外，我还将研究决策树在社交媒体分析中的应用。
社交媒体平台上产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片和视频等。
通过构建决策树模型，我们可以对这些内容进行情感分析，了解用户的喜好和情绪状态。
这对于市场营销和品牌管理来说是一个有用的工具，可以帮助企业更好地了解消费者的需求和反馈。
在我的毕业论文中，我将通过实验和案例研究来验证决策树算法在不同领域的应用效果。
我将使用公开可用的数据集，并使用不同的评估指标来评估模型的性能。
我还将与其他机器学习算法进行比较，以评估决策树算法的优势和劣势。
总结起来，决策树是一种强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。
在我的毕业论文中，我将研究决策树算法在医疗、金融和社交媒体分析等领域的应用。
南京师范大学硕士学位论文基于决策树的分类方法研究姓名：戴南申请学位级别：硕士专业：计算数学（计算机应用方向）指导教师：朱玉龙2003.5.1摘要厂｛数掘挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取具有潜在应用价值的知识或模式。
模式按其作用可分为两类：描述型模式和预测型模式。
分类模式是一种重要的预测型模式。
挖掘分娄模式的方法有多种，如决策树方法、贝叶斯网络、遗传算法、基于关联的分类方法、羊Ｈ糙集和ｋ一最临近方、／法等等。
，／驴Ｉ本文研究如何用决策树方法进行分类模式挖掘。
文中详细阐述了几种极具代表性的决策树算法：包括使用信息熵原理分割样本集的ＩＤ３算法；可以处理连续属性和属性值空缺样本的Ｃ４．５算法；依据ＧＩＮＩ系数寻找最佳分割并生成二叉决策树的ＣＡＲＴ算法；将树剪枝融入到建树过程中的ＰＵＢＬＩＣ算法：在决策树生成过程中加入人工智能和人为干预的基于人机交互的决策树生成方法；以及突破主存容量限制，具有良好的伸缩性和并行性的ＳＩ，ｌＱ和ＳＰＲＩＮＴ算法。
对这些算法的特点作了详细的分析和比较，指出了它们各自的优势和不足。
文中对分布式环境下的决策树分类方法进行了描述，提出了分布式ＩＤ３算法。
该算法在传统的ＩＤ３算法的基础上引进了新的数掘结构：属性按类别分稚表，使得算法具有可伸缩性和并行性。
最后着重介绍了作者独立完成的一个决策树分类器。
它使用的核心算法为可伸缩的ＩＤ３算法，分类器使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶｉｓｕａｌｃ＋＋６．０开发。
实验结果表明作者开发的分类器可以有效地生成决策树，建树时间随样本集个数呈线性增长，具有可伸缩性。
，，荡囊关键字：数据挖掘１分类规则，决策树，分布式数据挖掘ＡｂｓｔｒａｃｔＤａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｂａｓｅｓ，ｉｓｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｐａＲｅｍｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｖａｌｕａｂｌｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｍｐｌｉｃｉｔｌｙｓｔｏｒｅｄｉｎｌａｒｇｅｄａｔａｂａｓｅｓｏｒｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅｓ．ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓａｆｏｒｍｏｆｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｈａｔＣａｌｌｂｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｍｏｄｅｌｓｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｃｌａｓｓｅｓ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｄａｔａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｕｃｈａｓｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ，ＢａｙｅｓｉａｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＢａｙｅｓｉａｎｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ·ｂａｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｒｏｕｇｈｓｅｔｓ，ａｎｄｋ—ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｉｇｈｂｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ＇ｓｏｍｅｂａｓｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｉｎｄｕｃｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇＩＤ３，ｗｈｉｃｈｕｓｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇａｉｎｔｏｓｅｌｅｃｔａｓｐｌｉｔｔｉｎｇａｔｔｒｉｂｕｔｅｗｈｅｎｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇａｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔ；Ｃ４．５，ｗｈｉｃｈＣａｎｄｅａｌｗｉｔｈｎｕｍｅｒｉｃａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ；ＣＡＲＴ，ｗｈｉｃｈＢｓｅｓＧ］ＮＩｒｕｌｅｉｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｄｕｃｅｓａｂｉｎａｒｙｔｒｅｅ；ＰＵＢＬＩＣ，ｗｈｉｃｈｐｕｔｓｔｒｅｅｐｒｕｎｉｎｇｉｎｔｈｅｔｒｅｅｂｕｉｌｄｉｎｇｐｈａｓｅ；Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｐｕｔｓＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｈｕｍａｎ·ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ；ａｓｗｅｌｌａｓＳＬＩＱａｎｄＳＰＲＩＮＴｗｈｉｃｈａｒｅｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｃａｎｂｅｅａｓｉｌｙｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅｄ．Ａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅａｌｓｏｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒｉｎｄｕｃｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄａｎｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＩＤ３ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＵｓｉｎｇａｎｅｗｄａｔａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃａｌｌｅｄａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌｉｓｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｎｂｅｓｃａｌａｂｌｅａｎｄｐａｒａｌｌｅｌｉｚｅｄ．Ａｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｕｓｉｎｇａｓｃａｌａｂｌｅ１Ｄ３ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙＭｉｃｒｏｓｏＲＶｉｓｕａｌＣ＋＋６．０．Ｓｏｍｅａｃｔｕａｌｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔｈａｓｂｅｅｎｐｕｔｔｏｔｅｓｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃａｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｂｕｉｌｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓａｎｄｈａｓｇｏｏｄｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｌＩ南京师范大学２００３年硕士研究生毕业论文声明本人郑重声明：１、坚持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。
２、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果．３、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的．４、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果．５、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意．作者签名：煎堑日期：鲨２：生：１２第一章绪论１．１课题的来源、研究背景及意义本课题来源于江苏省教育厅自然科学基金项目。
（项目号为２００１ＳＸＸＴＳＪＢｌ２）。
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的推广应用，存储在数据库中的数据量急剧增大，大量数据背后必定蕴藏着许多信息，如何从数据库中抽取出有用信息逐渐成为商业界普遍关心的问题。
数据挖掘的概念为解决这一问题而提出并在近年来引起学术界的广泛关注，成为学术研究的热点。
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的知识或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘的任务是从大量的数据中发现模式或知识。
模式按其作用可分为两类：一类称为描述型模式，它是对数据中存在的规律作出描述。
如泛化模式、聚类模式、关联模式及时间序列模式。
另一类是预测型模式，它依据从已有数据获得的知识对未知数据的某些性质进行预测。
包括分类模式和回归模式。
其中，分类模式是一种重要的预测型模式。
挖掘分类模式在实际生活中有着重要的实用价值。
例如，某信用卡公司的数据库中保存着所有持卡人的记录，公司根据信誉程度，已将持卡人记录分成三类：良好、一般、较差，并且已将这三种类别标记赋给了数据库中的各个记录。
挖掘分类模式就是分析该数据库的记录数据，提取出客户属性和客户所属类别的关系，形成分类规则。
如通过分类挖掘产生了这样三条规则：规则１：“年收入在５万元以上，年龄在４０～５０岁之间的客户信誉良好”，规则２：“年龄在３０－－－４０岁之间，年收入在３～５万元的客户信誉一般”，规则３：“年龄在３０岁以下，年收入不足３万元的客户信誉较差”。
根据分类规则ｌ，公司可以对年龄在４０～５０岁之间，年收入在５万元以上的新客户作出信誉良好的预测，从而接受他们的申请服务请求。
公司也可以根据分类规则３拒绝对信誉预测值较差的新客户提供服务。
由此可见，对信用卡公司的数据库进行分类规则挖掘，提取出有用的分类规则，可以使公司有选择地提供服务，提高了公司的运营效率。
抽象地说，挖掘分类模式的步骤如下：首先，要对待挖数据库进行预处理：包括整理数据库中的记录，去除～些不全的汜录和无关的属性，主要是确定一个类别属性并确保每一个记录的类别属性都已给出。
然后，从待挖数据集中抽取出一定数量的配录形成训练样本集。
对训练样本集运用～种或多种分类挖掘方法进行挖掘，最终输出某种形式的分类模式。
分类模式的形式有决策树，数学公式，分类规则等。
用于挖掘分类模式的方法有很多，如决策树方法，贝叶斯网络，遗传算法，基于关联的分类方法，粗糙集，ｋ．最临近方法，等等。
其中决策树方法以其易被人理解、需要信息煎少、效率及准确率较高等优点占据着重要地位。
决策树方法自产生至今，先后涌现出多种算法，包括ＩＤ３，Ｃ４．５，ＣＡＲＴ，ＳＬＩＱ，ＳＰＲＩＮＴ，ＰＵＢＬＩＣ，基于人机交互的方法等。
他们的共同特点是对训练样本集进行挖掘后都会生成一棵形如二叉树或多叉树的决策树。
树的叶子节点代表某一类别，非叶节点，包括根节点及内节点代表某个一般属性（非类别屈性）的一个测试，测试的一个结果形成非叶节点的一个分枝。
从根节点到叶子节点的一条路径形成一条分类规则。
一棵决策树能够很方便的转化为若干条分类规则。
人们可以依据分类规则直观地对未知类别的样本进行预测。
综上所述，分类模式挖掘技术作为数据挖掘的重要分支将对电信、银行、保险、零售、医疗等诸多行业提供决策支持，对未来商业和人们的生活也将产生深远的影响。
挖掘分类模式的算法有很多，其中，决策树算法因其卓越的优点在分类挖掘算法中占有重要地位。
本文作者选择分类挖掘方法作为研究课题，并着重研究了基于决策树的分类挖掘方法。
２南京师范大学２００３年硕士研究生毕业论文：ｊｉｌ＝十决策树的分类方｝去研究１．２论文的内容安排论文首先在第一章介绍了研究课题的来源、背景和意义。
接着在第二章介绍了决策树分类方法的主要概念，对几种具有代表性的决策树算法进行了较详细地阐述，并对各种算法的性能作了分析比较，指出了它们的优缺点。
在第三章，作者对分布式环境下的分类规则挖掘进行了探讨，介绍了主要概念和研究现状，提出了一种在主从分布式环境下的决策树分类算法：分稚式ＩＤ３算法，并对其性能作了分析。
作者依据ＩＤ３算法的基本原理，结合ＳＬＩＱ、ＳＰＲＩＮＴ算法的可伸缩特性，提出了一种可伸缩的ＩＤ３算法，以此算法为核心，作者独立开发了一个决策树分类器。
在论文的第四章给出了对这个分类器的功能介绍和性能分析。
在论文最后，作者对全文进行了总结并指出了进一步研究的方向。
