决策树ID3算法的数据挖掘技术研究与应用论文(PDF 72页)

5，2．4主要数据结构设计
5．1问题的提出
5．1．1就业分析挖掘系统问题的提出
5．1．2改进算法在就业分析挖掘系统中应用的可行性
5．2系统的设计
5．2．1系统需求
5．2．2系统流程图
5．2．3系统模块构成
5．3主要功能模块的实现
5．3．1数据预处理模块的实现
5．3．23规则评价
5．3．2数据挖掘模块的实现
5．3．2．1数据准备
5．3．2．2构造决策树
5．3．2．4决策结果树的显示
5．4挖掘结果分析
5．ifi<listboxl．items．itemcount then goto 6 else goto 17；
5．Root的当前测试属性Test：候选属性中具有最大相似度的属性R。；
5．偏差检测：偏差检测就是在数据分析中发现有很多异常情况存在于数据库中，根据
5．决策树的输出方面，采用了图形化的输出方式，使得生成的结果树简洁、易懂。
5．数据可视化【2”
5．标记结点N为test_attribute：
6．对test_attribute中的每一个已知取值a。，准备划分结点N所包含的样本集；
6．对二维数组每一元素重复步骤2～5，直到访问所有元素为止；
6．将R。从R中删除，形成新的候选属性集R’；
6．联机分析处理(OLAP)
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