数据挖掘中的决策树算法详解

数据挖掘中基于多关系决策树算法的研究

摘 要:本文对多关系数据挖掘的分类算法——多关系决策树算法进行了深入的研究。在此基础上,提出了在用户指导下完成分类任务的背景属性传递技术,并将该技术应用到改进的多关系决策树中。

关键词:数据挖掘 多关系 决策树 算法

1.引言

传统的数据挖掘中存在很多挖掘技术,但随着数据挖掘技术处理对象范围的扩展,经典的学习方法存在一定的局限性:命题逻辑的描述能力弱,这包括对数据的描述和对发现知识的描述两个方面。知识的获取并不都是单纯地只从原始数据中获得。由于这些背景知识通常采用更具表达力的一阶逻辑来描述,因此,现有的命题数据挖掘技术不便利用有关挖掘任务的背景知识。最后,当前的数据挖掘算法多采用了单表假设,但是在实际应用中,数据以多关系的形式组织。从而引入例如多关系决策树算法。多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域,传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。

2.多关系决策树算法

2.1关系数据库

关系数据库包括表的集合d={x1,x2,…,

xn｝及表之间的联系的集合。这些联系可以看作是一个表中的记录与其他表之间的是怎样相关的约束。表和联系都被看作是关系。每个表至少包含一个关键字属性,即能够唯一确定表的一条记录的属性,把这个属性记为x.k。其他属性或是描述属性或是外部关键字属性。外部关键字属性是另外一个表的主属性。外部关键字属性可以使得表之间建立联系。这种联系分为:一对一联系、一对多联系和多对多联系。下图为数据库实例。

2.2多关系数据挖掘概述

多关系数据挖掘的框架是寻找关系数据库中感兴趣的关系模式。多关系模式可以被看作是具有一定特性的数据库中对象的子集。可以在所有模式中基于一定的措施进行选择,通过自顶向下归纳进行查找。对于每一个得到的模式,通过对其本身的优化操作获得它的子模式,这个过程可以看作是对模式覆盖的对象的进一步划分。对于得到的模式递归地应用优化操作。多关系模式语言基于选择图和优化操作定义。

决策树算法介绍（DOC）

3.1 分类与决策树概述

3.1.1 分类与预测

分类是⼀种应⽤⾮常⼴泛的数据挖掘技术，应⽤的例⼦也很多。例如，根据信⽤卡⽀付历史记录，来判断具备哪些特征的⽤户

往往具有良好的信⽤；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的⼀个共同特点

是：根据数据的某些属性，来估计⼀个特定属性的值。例如在信⽤分析案例中，根据⽤户的“年龄”、“性别”、“收⼊⽔平”、“职

业”等属性的值，来估计该⽤户“信⽤度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例⼦中，所研究的属性“信⽤度”是⼀个离散属性，

它的取值是⼀个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。

还有⼀种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下⼀个交易⽇的⼤盘指数，这⾥所研究的属性“⼤盘指数”是⼀个连续属性，

它的取值是⼀个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。

总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。

3.1.2 决策树的基本原理

1.构建决策树

通过⼀个实际的例⼦，来了解⼀些与决策树有关的基本概念。

表3-1是⼀个数据库表，记载着某银⾏的客户信⽤记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“⽉薪”、......、“信⽤等级”，每⼀⾏

是⼀个客户样本，每⼀列是⼀个属性（字段）。这⾥把这个表记做数据集D。

银⾏需要解决的问题是，根据数据集D，建⽴⼀个信⽤等级分析模型，并根据这个模型，产⽣⼀系列规则。当银⾏在未来的某

个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、⽉薪等属性，来预测其信⽤等级，以确定

是否提供贷款给该⽤户。这⾥的信⽤等级分析模型，就可以是⼀棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信⽤等级”这个属

性。给定⼀个信⽤等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信⽤等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客

户划分到信⽤等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某⼀类别中去。这⾥把“信⽤等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信

什么是决策树算法？

作为数据挖掘领域中最重要的算法之一，决策树算法是一个用于分类和回归分析的非常有用的工具。决策树算法采用树形结构来表示决策过程，并通过构建具有最佳分类效果的决策树来实现。

那么为什么我们需要决策树算法呢？在实际的应用场景中，我们通常需要从众多的数据中挑选出最为关键的信息。这样，我们就可以更好地理解数据，并作出相应的决策。而决策树算法恰恰可以帮助我们完成这一任务。

那么究竟什么是决策树算法，它又是如何运作的呢？让我们逐步探讨吧。

一、什么是决策树算法？

决策树算法是一种树形结构的分类和回归分析方法。它将一个问题分解为许多小问题，并通过一系列可行的测试来解决问题。决策树算法可以应用于很多领域，包括医学、天气预测、金融等。

二、决策树算法的构建

决策树算法的构建过程非常简单。首先，将训练集数据拆分为子集并构建决策树。然后，将训练集输入到决策树中，以确定输入数据的类别。

具体而言，决策树算法是通过一个包含一系列节点的层次结构来实现的。每个节点都代表了一个问题或一个决策。从根节点开始，每个节点包含一个或多个分支，每个分支代表一个可能的方式来回答节点所代表的问题。它们的组合形成了决策树。

三、决策树算法的优缺点

决策树算法有许多优点。首先，它们是一种易于理解和解释的算法，能够对大规模数据进行快速的处理。其次，通过决策树算法，我们能够轻松地检测出具有决策价值的特征。最后，决策树算法的使用能够避免假定数据的线性关系。

然而，决策树算法也有其缺点。首先，决策树算法容易出现过拟合的问题。其次，当决策树的分支过于复杂时，我们很难解释树的结果。最后，决策树算法的结果很容易被误解。

四、应用案例

决策树算法可以应用于很多领域，下面我们就来介绍几个相对典型的应用案例。

1. 银行信贷风险评估

银行需要通过信贷风险评估来决定是否给用户发放贷款。采用决策树算法，我们可以根据贷款人的个人信息、信用记录等因素来判断其是否符合信贷标准。

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。以下是十大经典的数据挖掘算法：

1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。

2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。

3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。

4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。

5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。

6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。 7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。Apriori算法是一个经典的关联规则算法。

8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。

9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。

10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。改进的遗传算法通过改变遗传操作、选择策略和环境适应度函数等方面来提高算法的性能。