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1)  relational decision tree
关系决策树
2)  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。
3)  sequential decision tree
系列决策树
4)  Decision-maker level guanxi
决策层关系
5)  A System of Decision Trees Construction
决策树生成系统
6)  decision trees
决策树
1.
Constructional algorithm of principal and subordinate structure self-set based on decision trees;
基于决策树的主从结构的Self集构造算法
2.
Research on the performance of Decision Trees on IR;
决策树在信息检索中的性能研究
3.
Classification rules for mining tumors and normal tissues using genetic algorithms and decision trees;
基于遗传算法和决策树的肿瘤分类规则挖掘
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。

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参考词条