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分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
哪些算法是分类算法---------------------------------------------------------------------- 下边是总结的几种常见分类算法，这里只是对几种分类算法的初步认识。
所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。
常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等1、决策树决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构。
一种依托于策略抉择而建立起来的树。
决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。
节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。
其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。
一旦我们构造了一个决策树模型，以它为基础来进行分类将是非常容易的。
具体做法是，从根节点开始，地实例的某一特征进行测试，根据测试结构将实例分配到其子节点（也就是选择适当的分支）；沿着该分支可能达到叶子节点或者到达另一个内部节点时，那么就使用新的测试条件递归执行下去，直到抵达一个叶子节点。
当到达叶子节点时，我们便得到了最终的分类结果。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。
分类理论的太过抽象，下面举两个浅显易懂的例子：决策树分类的思想类似于找对象。
现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。
女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。
女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。
女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。
女儿：那好，我去见见。
这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。
决策树算法的使用方法和优化技巧决策树算法是一种可用于解决分类和回归问题的机器学习算法。
通过树状结构的决策流程，它能够对不同的输入变量进行分类或预测输出值。
本文将介绍决策树算法的基本使用方法，并探讨一些优化技巧，以提高算法的性能和准确度。
一、决策树算法的基本使用方法1. 数据准备和处理：在使用决策树算法之前，需要进行数据的准备和处理。
首先，需要对数据集进行清洗，处理丢失的数据、异常值和重复值。
然后，将数据集拆分为训练集和测试集，用训练集来构建决策树模型，并使用测试集来评估模型的性能。
2. 特征选择和划分：特征选择是决策树算法中一个重要的步骤。
在选择特征时，我们需要考虑特征的信息增益或基尼指数，以确定哪个特征对分类问题更加重要。
然后，根据选择的特征，将数据集划分为不同的分支节点。
3. 构建决策树模型：在构建决策树模型时，可采用递归的方式进行。
例如，使用ID3、C4.5或CART算法来生成决策树。
在递归过程中，根据选择的特征和划分的数据集，不断生成新的节点和分支，直到满足停止条件为止。
4. 决策树的剪枝：为了防止决策树过拟合训练数据，需要进行决策树的剪枝。
剪枝可以通过预剪枝或后剪枝来实现。
预剪枝是在构建决策树时，根据一定的规则进行剪枝，例如限制决策树的最大深度或节点数目。
后剪枝是先构建完整的决策树，然后根据交叉验证的结果进行剪枝。
5. 决策树模型的评估：为了评估决策树模型的性能，可以使用一些指标，例如准确度、精确度、召回率和F1值。
这些指标可以帮助我们了解模型对不同类别的分类能力，并选择最合适的模型。
二、决策树算法的优化技巧1. 特征工程：特征工程是提高决策树算法性能的关键一步。
通过对原始特征进行变换、组合、删除或添加新的特征，可以提高决策树模型的表达能力。
例如，可以利用二值化、标准化、one-hot编码等技术对特征进行处理，以便更好地适应决策树算法的要求。
2. 处理缺失值：决策树算法通常能够处理缺失值。
2.2：监督学习的基本分类模型（KNN、决策树、朴素贝叶斯）K近邻分类器(KNN)KNN：通过计算待分类数据点，与已有数据集中的所有数据点的距离。
取距离最⼩的前K个点，根据“少数服从多数“的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。
sklearn中的K近邻分类器在sklearn库中，可以使⽤sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建⼀个K近邻分类器，主要参数有：• n_neighbors：⽤于指定分类器中K的⼤⼩(默认值为5，注意与kmeans的区别)• weights：设置选中的K个点对分类结果影响的权重（默认值为平均权重“uniform”，可以选择“distance”代表越近的点权重越⾼，或者传⼊⾃⼰编写的以距离为参数的权重计算函数）• algorithm：设置⽤于计算临近点的⽅法，因为当数据量很⼤的情况下计算当前点和所有点的距离再选出最近的k各点，这个计算量是很费时的，所以（选项中有ball_tree、kd_tree和brute，分别代表不同的寻找邻居的优化算法，默认值为auto，根据训练数据⾃动选择）K近邻分类器的使⽤创建⼀组数据 X 和它对应的标签 y：>>> X = [[0], [1], [2], [3]]>>> y = [0, 0, 1, 1]使⽤ import 语句导⼊ K 近邻分类器：>>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier参数 n_neighbors 设置为 3，即使⽤最近的3个邻居作为分类的依据，其他参数保持默认值，并将创建好的实例赋给变量 neigh。
>>> neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)调⽤ fit() 函数，将训练数据 X 和标签 y 送⼊分类器进⾏学习。
实验5 建立决策树并进行分类实验目的通过使用SPSS对数据集进行分析并建立决策树,学会建立决策树的数据处理过程和方法,从而深入地理解分类的一般过程和基本原理，以及如何利用决策树分类解决现实的问题。
实验内容1、建立决策树2、使用决策树对未知类别的数据（集）进行类别预测分析实验条件1.操作系统：Windows XP SP22.SPSS13。
1实验要求1、现有1000位顾客个人信息，主要包括性别、地址、收入、婚姻状况、教育程度、职业等信息（保存在顾客.xls文件中），数据表的结构如下图所示：请你运用SPSS统计分析软件分析数据，并将实验步骤和结果记录到实验报告单上。
（1）以顾客.xls作为训练数据集，收入、职业、年龄为测试属性，是否购买自行车为类别属性，分别选择四种分类方法建立决策树，记录准确率最高的分析结果。
（2）使用分类规则预测预测1.xls中数据所属的类别（是否购买自行车）。
（3）对分类结果和预测结果进行分析。
2、现有2646位顾客的年龄、收入、信用卡数、教育程度、车贷数、信用等级信息（保存在tree_credit.sav中），请你运用SPSS统计分析软件分析数据，并将实验步骤和结果记录到实验报告单上。
（1）分别选择四种分类方法建立决策树，记录准确率最高的分类析果。
（2）使用分类规则预测tree.sav中数据所属的类别（信用等级）。
（3）对分类结果和预测结果进行分析。
实验步骤及指导1、建立决策树第一步：数据准备，将待处理的数据输入或导入SPSS中，本例将顾客.xls导入SPSS 中。
第二步：建立决策树（1）选择统计分析[Statistics]菜单，选聚类分析[Classify]中的树状分析[Classification Tree...]项，弹出树状分析[Classification Tree]对话框，从对话框左侧的变量列表中分别选择类别属性和测试属性进入右侧类别属性[Dependent Variable]和测试属性[Independent Variable]框中。
遥感专题讲座——影像信息提取（三、基于专家知识的决策树分类）基于专家知识的决策树分类可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。
本专题包括以下内容：∙ ∙●专家知识分类器概述∙ ∙●知识（规则）定义∙ ∙●ENVI中Decision Tree的使用概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。
分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。
图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。
1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。
2.规则输入将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。
3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。
4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。
知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。
也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。
利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。
（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。
（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。
遥感影像处理中的分类算法使用技巧遥感影像分类是提取和划分遥感影像中不同地物类型的过程。
通过分类算法，可以将遥感影像中的像素点分成不同的类别，如陆地、水体、建筑物等。
遥感影像分类在土地利用、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。
在遥感影像分类中，选择适当的分类算法并应用合适的技巧，对于得到准确的分类结果至关重要。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类算法及其使用技巧。
一、最大似然分类算法最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）是一种基于统计学原理的分类方法。
该方法通过计算每个像素点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
最大似然分类算法在处理多光谱遥感影像时通常表现较好。
在使用最大似然分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的训练样本：训练样本的选择对分类结果有着重要影响。
应选择代表各类别的样本，并尽量覆盖不同地物类型和光谱特征。
2. 分析影像直方图：在进行最大似然分类之前，应先对遥感影像进行直方图分析，了解各类别的光谱特征分布情况。
这有助于选择合适的分类概率密度函数。
3. 考虑波段相关性：在处理多光谱遥感影像时，不同波段之间可能存在相关性，即某些波段的光谱特征信息冗余。
可以通过主成分分析等方法来降低光谱维度，减少冗余信息。
二、支持向量机分类算法支持向量机分类算法（Support Vector Machine Classification）是一种基于机器学习的分类方法。
该方法通过构建超平面，将不同类别的样本点最大程度地分开。
支持向量机分类算法在处理高维遥感影像时通常具有较好的分类效果。
在使用支持向量机分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的核函数：支持向量机分类算法中的核函数用于将低维特征映射到高维特征空间。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
应根据实际情况选择合适的核函数。
2. 调整参数：支持向量机分类算法中有一些参数需要进行调整，如惩罚因子C和核函数的参数。
决策树算法公式决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归方法，其中树的每个节点代表一个特征属性，每个分支代表该特征属性的一个取值，而每个叶子节点则代表最终的分类或回归结果。
在决策树算法中，通常采用信息增益或基尼指数等方法来选择最优的特征属性进行分割，从而构建出一棵高效的决策树。
具体的决策树算法公式如下：1. 计算信息熵信息熵是反映数据的不确定性的度量，其公式为：$H(D)=-sum_{i=1}^{n} p_i log_2 p_i$其中 $D$ 为数据集，$p_i$ 为第 $i$ 个分类的概率。
信息熵越大，数据的不确定性越高，反之亦然。
2. 计算信息增益信息增益是使用信息熵来选择最优特征属性的方法，其公式为： $Gain(A)=H(D)-sum_{i=1}^{k}frac{|D_i|}{|D|}H(D_i)$ 其中 $A$ 表示特征属性，$k$ 表示属性 $A$ 的可能取值个数，$D_i$ 表示第 $i$ 个取值所对应的数据集，$|D_i|$ 表示 $D_i$ 中样本的个数，$|D|$ 表示数据集 $D$ 中样本的总个数。
信息增益越大，表明选取该特征属性进行分割能够带来更好的分类效果。
3. 计算基尼指数基尼指数是通过选择最小基尼指数来构建决策树的方法，其公式为：$Gini(p)=sum_{k=1}^{K}p_k(1-p_k)=1-sum_{k=1}^{K}p_k^2$ 其中 $p_k$ 表示第 $k$ 个分类的概率。
基尼指数越小，表明数据的纯度越高，反之亦然。
4. 计算基尼指数增益基尼指数增益是使用基尼指数来选择最优特征属性的方法，其公式为：$Gain_Gini(A)=Gini(D)-sum_{i=1}^{k}frac{|D_i|}{|D|}Gini(D_i )$其中 $A$ 表示特征属性，$k$ 表示属性 $A$ 的可能取值个数，$D_i$ 表示第 $i$ 个取值所对应的数据集，$|D_i|$ 表示 $D_i$ 中样本的个数，$|D|$ 表示数据集 $D$ 中样本的总个数。
树型分类及其应用一、什么是树型分类？树型分类是一种基于树形结构进行分类的方法。
它模拟了树的分支结构，将分类对象分成多层，每一层对应一个特征或属性。
通过分类树的不断分裂，最终将对象归类到不同的叶节点上，实现分类的目的。
二、树型分类应用1.生物分类学树型分类法最早用于生物分类学，通过对不同的生物进行分类，构建出生物界、植物界等大类，为生物学研究提供了基础。
2.信息检索与分类在信息检索与分类领域，树型分类法也被广泛使用，用于将各种信息按照结构、主题、关键词等归类，便于查找、管理、存储。
3.决策树分类算法决策树分类算法是树型分类的一种应用。
它通过对样本特征的提取，构建出一棵树形结构，每个节点对应一个样本特征，将各个样本点按照特征值分散到下一个节点，最终确定每个样本所属的类别。
4.物流、出货管理树型分类法在物流和出货管理中，可以用来对货物进行分类，将各种物品按照属性、品种、数量等进行分组，便于管理，最终保证稳定、高效的运作。
5.数据分析与挖掘树型分类法在数据分析与挖掘中，也被广泛应用。
通过将数据分层，对各个数据进行分类，最终得出所需的结果。
此外，树型分类法还可用于数据预测、决策支持等方面。
三、树型分类方法1.自下而上分类法自下而上分类法是指从具体的事物开始，逐步挖掘出其共同点，形成一个分类体系。
此法适合于研究对象具有足够多的共性的情况。
2.自上而下分类法自上而下分类法则是指从抽象概念出发，逐步推导出具体概念，形成一个分类树。
此法适合于研究对象较为复杂、不易处理的情况。
3.遗传算法遗传算法是一种重要的树型分类方法，它通过模拟生物的进化过程，将不同的个体进行交叉、变异等操作，最终筛选出最优的解决方案。
四、树型分类的优点1.分类效果好由于树型分类法能够将分类对象按照不同属性进行分组，形成清晰、有序的分类树，因此效果比较稳定，分类结果也较为可信。
2.应用范围广树型分类法可以应用于生物学、信息检索、物流管理、数据挖掘等领域，适应面比较广，有较高的实用价值。
第1篇课时：2课时年级：高中教学目标：1. 理解决策树的基本概念和原理。
2. 掌握决策树的构建方法。
3. 能够运用决策树进行分类任务。
教学重点：1. 决策树的基本概念和原理。
2. 决策树的构建方法。
教学难点：1. 决策树的构建方法。
2. 决策树的剪枝技术。
教学准备：1. PPT课件2. 决策树相关实例数据3. 教学参考书籍教学过程：第一课时一、导入1. 提问：同学们，什么是分类？举例说明。
2. 引入决策树分类算法，介绍其应用领域。
二、基本概念1. 解释决策树的概念，说明其作用。
2. 介绍决策树的基本结构：根节点、内部节点、叶子节点。
3. 解释决策树的分类过程。
三、决策树构建方法1. 介绍ID3算法、C4.5算法和CART算法。
2. 解释ID3算法的构建步骤：a. 计算信息增益。
b. 选择信息增益最大的特征作为节点。
c. 划分数据集。
d. 递归构建子节点。
3. 介绍C4.5算法和CART算法的构建步骤，与ID3算法进行对比。
四、实例分析1. 展示鸢尾花数据集，介绍其特征和类别。
2. 使用ID3算法构建决策树，展示决策树结构。
3. 使用C4.5算法构建决策树，展示决策树结构。
4. 对比两种算法构建的决策树，分析其优缺点。
五、课堂小结1. 总结决策树的基本概念和原理。
2. 强调决策树构建方法的重要性。
第二课时一、复习1. 回顾决策树的基本概念和原理。
2. 复习决策树的构建方法。
二、决策树剪枝技术1. 介绍决策树剪枝的目的和意义。
2. 介绍预剪枝和后剪枝技术。
3. 介绍交叉验证剪枝方法。
三、实例分析1. 展示鸢尾花数据集，介绍其特征和类别。
2. 使用剪枝技术对决策树进行优化，展示优化后的决策树结构。
3. 对比优化前后的决策树，分析剪枝技术的效果。
四、课堂小结1. 总结决策树的剪枝技术。
2. 强调剪枝技术在提高决策树泛化能力的重要性。
五、作业布置1. 完成PPT课件中的练习题。
2. 使用决策树对新的数据集进行分类，并分析结果。
