毕业设计题目是（选用决策树算法的数据挖掘实例分析与设计）

应用遗传算法和决策树算法在数据挖掘中的比较
贾修一 MG0533024
(南京大学 计算机科学与技术系, 江苏省南京市 210093)
A Comparision between the Genetic Algorithms and Decision Tree For Data
Mining
Abstract: This chapter introduces the application with the genetic algorithms and ID3 for the data mining, choose
the better algorithm to classifier the given data sets through.the comparision between the two algorithms. And
analyzing the results of the experiment as well as reasons.
Key words: genetic algrithms; data ming; decision Tree
摘 要: 对训练数据分别采用遗传算法和决策树算法进行数据挖掘,通过比较两者实验得出的结果,来选
择更适合本数据集的算法进行分类,并分析实验结果及原因.
关键词: 遗传算法;数据挖掘;决策树算法

1. 数据的描述
数据属性有139351维,每个属性的取值为0或1,分类标识只有两类:A和I.数据的维数太高,在数
据预处理阶段最好做属性的约简,进行降维的处理.
(1)数据维数太高,易造成一定的维数灾难,使得分类挖掘时间过长.
(2)数据庞大,肯定有些噪音数据.
2.算法的设计
为了提高最后分类的精确度,特设计了两种方法进行比较,从中选出一种精确度高的方法.第一种是根
据数据的特点,每个属性只取值0和1,所以进行属性约简的时候采用遗传算法.遗传算法的优点是可以对
大规模的数据进行一定的属性约简.
2.1 遗传算法描述:
(1) 遗传算法的步骤是编码,