简介：为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用MiningTree模型进行分类-回归决策树（C＆RTanalysis）数据分析。结果表明：（1）从21个烟叶化学成分中,共筛选出14个特征化学指标,其中钾和硝酸根为4省烟叶共有特征化学指标;（2）湖南、河南、福建和云南4省份识别概率最高的特征化学指标分段组合（Segment）分别为：还原糖（≤24.93%）、钾（〉1.98%）、pH值（≤5.37）（p=0.658）;钾（≤1.98%）、灰分（〉11.03%）、水溶性灰份碱度（≤0.49）、硝酸根（≤0.06%）（p=0.776）;还原糖（〉24.93%）、钾（〉1.98%）、硝酸根（≤0.06%）、蛋白质（〉5.01%）（p=0.914）;钾（≤1.98%）、灰分（≤11.03%）、水溶性总糖（〉28.94%）、硫酸根（≤1.43%）（p=0.957）。分类-回归决策树方法在建立烤烟化学成分识别模型中具有重要的应用价值。

简介：目的应用exhaustiveCHAID分类树模型与logistic回归分析来分析北京社区居民脑卒中危险因素以及不同特征人群的重点干预因素,为加强北京市居民脑卒中的干预提供科学依据。方法于2007年6月至8月,采用整群抽样方法,对北京10108名社区居民进行问卷调查、体格检查及检测空腹血糖、血脂。采用logistic回归与exhaustiveCHAID分类树分析相结合来探讨影响北京市居民脑卒中的因素。结果logistic回归分析和exhaustiveCHAID分类树分析显示年龄、性别、踝臂指数（ABI）、高血压、腹型肥胖、高密度脂蛋白胆固醇、吸烟状况、工作强度为脑卒中的危险因素;ExhaustiveCHAID分类树分析揭示老年者ABI贡献大,不容忽视中年者糖尿病。Logistic回归分析和exhaustiveCHAID分类树分析的ROC曲线下面积分别为0.803和0.778,模型可靠。结论对脑卒中的防治,要在总体把握的情况下,对不同的高危人群应采取不同的防制措施。

简介：摘要：在城市管理工作当中，交通管理是重点问题，现在很多城市都存在堵车的情况，这给人们的生活带来了较大的影响，为了改善当前的交通环境，必须要对交通拥挤情况进行治理，利用合理的检测方法来对交通的拥堵点进行检测，但是现在经常使用的拥堵检测方法以路段为单位，没有办法，对拥堵的时空演变规律进行详细的了解，在此基础上，专家学者开始利用cart分类数算法来对交通拥堵点进行检测，这种方方法是以路段典韦检测单元可以根据路段平行行驶速度实时检测拥堵点以及类型，能够缓解当前的交通环境。

简介：摘要目的在确认创伤性颈脊髓损伤（TCSCI）气管切开的危险因素的基础上，构建分类与回归树(CART)模型以指导气管切开。方法回顾性分析2009年1月至2018年12月陆军军医大学新桥医院骨科收治的498例TCSCI患者资料，男403例，女86例；年龄（50.2±13.6）岁。其中气管切开69例，未行气管切开420例。统计患者的性别、年龄、吸烟史、致伤原因、神经损伤平面(NLI)、美国脊髓损伤学会（ASIA）分级、创伤严重程度评分（ISS）、胸部损伤、既往肺部疾病、既往基础疾病、手术入路并进行单因素分析。通过二元logistic回归分析行气管切开的危险因素，并在危险因素的基础上建立预测气管切开的CART。结果logistic回归分析显示，年龄>50岁（OR=4.744, 95%CI: 1.802~12.493, P=0.002）、NLI在C4及以上（OR=23.662, 95%CI: 8.449~66.268, P<0.001）、ASIA分级A级（OR=40.007, 95%CI: 12.992~123.193, P<0.001）及ISS>16分（OR=10.502, 95%CI: 3.909~28.211, P<0.001）是行气管切开的危险因素。CART显示，ASIA分级A级、神经损伤平面在C4及以上作为第一、第二决策点对行气管切开具有较强的预测作用，ASIA分级A级且神经损伤平面在C4及以上的TCSCI患者行气管切开的比例为86.84%。结论CART模型结果显示神经损伤平面在C4及以上、ASIA分级A级对气管切开具有较强的指导作用。

简介：梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。

简介：基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。

简介：摘要本研究利用缨帽变换获取绿度、亮度以及湿度三个特征波段，并结合植被覆盖度（VFC）构建地物光谱特征曲线。此外，通过估算上述各波段的灰度共生矩阵构建地物纹理特征曲线。在此基础上，分析地物的光谱特征和纹理特征，建立分类决策树模型，并在envi软件中实现决策树分类。为了探究决策树分类法的可行性，以史灌河地区TM30m分辨率影像进行了土地覆盖决策树分类试验与分析，并利用混淆矩阵对其结果进行精度评价。结果显示分类精度可达77.72%，Kappa系数0.69，具有一定的参考价值。

简介：四旁树分布在村前屋后、草垛、水面等各个角落,然而却是平原地区森林资源调查的一个主要对象。本文借助南通县1986年森林资源调查(二类调查)成果,讨论双重回归估计在四旁树调查的精度,来说服“能提高工作效率,不能保证精度”的论点。

简介：树屋，顾名思义，是一种依靠树木支撑、具有一定悬空高度的房屋建筑。从形式上讲，它是“筑巢而居”以抵御野兽攻击的远古人类的居所起源之一。而随着人类文明逐渐进步、住房形式逐渐演化，尤其是在城市化进程不断推进、城市居住空间高度集约化的今天，人们择树建屋，往往是出于亲近森林、树木的诉求，追求回归自然、天然纯朴的生态休闲体验，形成具有一定功能性的植物景观。

简介：张艺谋执导的最新电影《山楂树之恋》9月16日在全国上映,这是张艺谋从《英雄》、《十面埋伏》、《满城尽带黄金甲》、《三枪拍案惊奇》一系列大制作之后重新回归纯情文艺电影。

简介：目的：探讨手术切口决策树在提高手术室护士评估切口分类水平中的应用效果。方法：对手术室护士进行专业培训,随机抽取培训前2015年11月~2016年5月,培训后2016年8月~2017年2月的手术医师的切口分类及手术室护士手术切口分类进行统计分析。结果：培训后手术室护士的分类得分正确率提高,术后切口感染率降低。结论：应用决策树后,手术室护士的分类得分有很大提高,手术切口决策树值得推荐使用。

简介：防汛物资调用是黄河防汛至关重要的一环,为实现防汛物资合理调配,基于树选择贝叶斯分类器（CTAN）,建立一种数据模型,运用于智慧黄河平台物资调度模块中。CTAN分类模型实现了险情分级、险情物资实时调度等功能。考虑到物资数量、路况、险情程度、行政区域等问题,对于数据属性,CTAN分类保留对数进行分析。研究结果为防汛物资调动提供了决策依据。

简介：决策树是数据挖掘分类问题算法中一种性能较好的算法，本文主要研究自决策树在数据挖掘中应用以来存在问题，主要是可扩展性问题。综述了国内外针对此问题所提出的解决方法，以及分析了改进算法的优缺点，以便有利于对决策树关键问题，即扩展性问题的研究。同时本论文中所研究的算法的思想也有助于数据挖掘中其它领域解决大数据集问题。

简介："平行志愿",指在某个录取批次设置的院校志愿均为并列的志愿。平行志愿与传统志愿的根本区别在于投档方式上的区别。平行志愿改变了传统的"志愿优先"的投档原则,首先按照分数将考生排序,然后按照顺序依次检索考生所填报的志愿,一旦出现符合投档条件的学校,即向该校投档,体现了"分数优先,遵循志愿"的原则。从2009年开始,云南省普通高等学校招生开始试行"平行志愿"设置及投档办法。

简介：摘要：在移动通信领域革新发展中，电信运营商要想为客户提供高质量的服务，需要将注意力放在如何提升增值服务的价值。数据挖掘会对大量数据信息进行分析探讨，并由此掌握其中所隐藏的知识技能，将其运用到移动通信业务革新中，可以在掌握客户消费行为意识的基础上，准确识别使用增值服务的用户特征，以此帮助移动通信业务人员进行准确推广。因此，本文在了解决策树分类算法及其在移动通信中的应用体现，深入探讨模型算法的应用性的，并对未来移动通信行业的发展进行总结展望分析。

简介：单次脑电分类实验中，采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率．首先，提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归，将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中．该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性．然后，利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量，克服了牛顿一拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性．最后，在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80％的分类准确率，并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比，说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息．

简介：地处西南的渝北地区地表覆盖类型复杂、土地利用多元化,仅依赖于光谱特征的传统遥感信息提取方法难以获得较高的分类精度。利用决策树分类技术对渝北地区的TM遥感影像进行分类,除光谱信息外还结合地质、NDVI、PCI等多源数据进行实验。结果表明,总精度和Kappa系数分别为88.42%和0.8547,较传统的监督分类和仅依赖于光谱特征的决策树分类方法有较大提高,这也表明基于多源数据的决策树分类技术对地表覆盖复杂地区的遥感影像分类比较适用,是遥感信息提取的一种有效手段。

简介：基于多类别肿瘤基因表达谱数据集，从研究肿瘤与正常组织的分类入手，对肿瘤分类特征基因选取问题进行分析和研究。将决策树算法应用到肿瘤基因表达谱分类研究中，尝试引入遗传算法，对决策树分类规则进行优化。试验结果表明，在样本有限的情况下，该方法比单个决策树具有更高的分类精度。

简介：目前的选课系统中数据仓库的数据堆积严重，其中的隐藏信息越来越难发现，通过数据挖掘技术可从浩瀚的数据库中提取所需的关键资源与其相关的数据信息。以选课系统为研究对象，通过改进的C4.5分类算法规划不同专业的学生选课，并通过一套实验数据为课程的搭配提供了一种切实可行的选课方案。

简介：陈树年是我国当代的文献分类学家，本文探讨他从文献分类法、情报检索语言，到网络信息组织的思想发展。参考文献11。