1) Multi-Relational Decision Tree
多关系决策树
1.
Improved multi-relational decision tree algorithm
改进的多关系决策树算法
2.
In view of the above problems, this paper do the following work:First of all, this paper has studied on data mining theory, multi-relational data mining theory , Especially it has studied deeply on multi-relational classification algorithms,multi-relational decision tree and latest technology of multi-relational data mining -tuple ID propogation.
针对以上问题,本文主要做了以下工作:首先,本文对数据挖掘理论、关系数据挖掘理论进行了研究,尤其是多关系数据挖掘的分类算法-多关系决策树算法及多关系数据挖掘的最新技术-元组传播技术进行了深入的研究。
4) multiple decision trees
多重决策树
1.
For classification problems in data mining, based on thought of combination classification method, this paper proposes a combination classification method of multiple decision trees based on genetic algorithm.
针对数据挖掘中的分类问题,依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法。
2.
<Abstrcat> For customer classification problems in customer relationship management (CRM), this paper proposes a combination classification method of multiple decision trees based on genetic algorithm.
针对客户关系管理中的客户分类问题,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法。
3.
Based on thought of multiple classifiers combination method,this paper proposes a combination classification method of multiple decision trees based on PSO Algorithm.
针对数据挖掘中的分类问题,根据多分类器融合的思想,提出一种基于粒子群优化算法的多重决策树分类器融合方法。
5) sequential decision tree
系列决策树
6) Decision-maker level guanxi
决策层关系
补充资料：决策树
分子式：
CAS号：
性质： 一种可用于处理多阶段决策问题的决策图。由于这种图形似树枝，故称为决策树。它由决策点，方案技，概率点(又称状态点)，概率枝(又称状态枝)顺序延伸而成，最右端是益损值见图（图暂缺）。决策时，从右至左，先算出各个概率点的益损期望值，并分别标注在各概率点上。然后对各概率点(即方案)的益损期望加以比较，即选出最大的益损期望值并标注在决策点的上方、与最大期望值相应的即为最优方案，然后决定解的去留，直到最后找到选好解。
CAS号：
性质： 一种可用于处理多阶段决策问题的决策图。由于这种图形似树枝，故称为决策树。它由决策点，方案技，概率点(又称状态点)，概率枝(又称状态枝)顺序延伸而成，最右端是益损值见图（图暂缺）。决策时，从右至左，先算出各个概率点的益损期望值，并分别标注在各概率点上。然后对各概率点(即方案)的益损期望加以比较，即选出最大的益损期望值并标注在决策点的上方、与最大期望值相应的即为最优方案，然后决定解的去留，直到最后找到选好解。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条