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毕业设计-利用决策树方法对数据进行分类挖掘，说明书共56页，28594字，附源代码。
摘要:信息高速发展的今天，面对海量数据的出现，如何有效利用海量的原始数据分析现状和预测未来，已经成为人类面临的一大挑战。由此，数据挖掘技术
应运而生并得到迅猛发展。
数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是指从大量数据中抽取挖掘出来隐含未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
本文主要介绍如何利用决策树方法对数据进行分类挖掘。文中详细的阐述了决策树的基本知识和相关算法，并对几种典型的决策树算法进行了分析比较，如:核心经典算法——ID3算法;能够处理不完整的数据、对连续属性的数据离散化处理以及克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点的C4.5算法;利用GINI系数判别数据集中的分裂属性并形成二叉树的CART算法;使数据的分类不受机器主存的限制，有着良好的伸缩和并行性的SLIQ和SPRNIT算法。ID3算法是最核心的技术，所以本文主要对它进行了研究和设计实现。
第四章在JAVA编译器上实现ID3算法，并对结果进行分析，决策树生成，分类规则的提取，以便于以后直接使用这一规则进行数据分析。在论文的最后一章介绍了目前数据挖掘技术的研究前景。
关键词:数据挖掘；决策树；ID3算法；信息增益；熵值

目 录
摘要 iii
Abstract iv
第一章 绪论 1
1.1 数据挖掘技术 1
1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 1
1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 2
1.1.3 数据挖掘的方法 4
1.1.4 数据挖掘系统的发展 5
1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 6
1.2 决策树分类算法及其研究现状 8
1.3数据挖掘分类算法的研究意义 10
1.4本文的主要内容 11
第二章 决策树分类算法相关知识 12
2.1决策树方法介绍 12
2.1.1决策树的结构 12
2.1.2决策树的基本原理 13
2.1.3决策树的剪枝 15
2.1.4决策树的特性 16
2.1.5决策树的适用问题 18
2.2 ID3分类算法基本原理 18
2.3其它常见决策树算法 20
2.4决策树算法总结比较 24
2.5实现平台简介 25
2.6本章小结 29
第三章 ID3算法的具体分析 30
3.1 ID3算法分析 30
3.1.1 ID3算法流程 30
3.1.2 ID3算法评价 33
3.2决策树模型的建立 34
3.2.1 决策树的生成 34
3.2.2 分类规则的提取 37
3.2.3模型准确性评估 38
3.3 本章小结 39
第四章 实验结果分析 40
4.1 实验结果分析 40
4.1.1生成的决策树 40
4.1.2 分类规则的提取 40
4.2 本章小结 41
第五章 总结与展望 42
参考文献 44
致谢 45
附录 46

本文的主要内容
第一章首先阐述了论文课题的研究背景、国内外在数据挖掘领域的研究现状以及论文的组织结构。
第二章是本文的重点之一，详细的阐述了决策树分类模型的基本原理、工作的过程，并讲述了它的核心算法——ID3算法的基本思想。在本章的最后介绍了ID3算法演变和改进来的其他几种算法，并对它们进行了比较，做出概况性描述。
第三章也是本文的研究重点之一，因为ID3算法是经典的数据处理算法，本文主要研究ID3算法，给出了ID3算法的详细描述和它的评价。分析用ID3实现的决策树，以及分类规则的提取。
第四章，用程序实现ID3算法、对它的结果进行分析，实验结果证明，ID3算法是一种经典的数据处理算法，运用它能够解决生活中很多数据问题。
第五章对全文进行总结，提出了进一步的研究方向。ID3算法还有一定的需要改进的地方，在以后的研究中将进行进一步的改进。