神经网络法和策树哪个好

A. 神经网络优缺点，

优点：

（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

(1)神经网络法和策树哪个好扩展阅读：

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：网络-人工神经网络

B. 遥感解译决策树、面向对象和神经网络法哪种方法最好

决策树较常用，对于决策条件需要结合专家知识库（也就是你自己要知道各种分类条件，比如NDVI>0等等）
面向对象的分类需要高分辨率影像，1m以上吧，而且对于最优尺度的把握较难，如果区域较大，会产生非常大的数据量，一般对于小范围较合适，且分类条件也取决于自己的经验，唯一的好处就是不容易产生碎屑，俗称的椒盐现象
神经网络的话吹得比较高级，实际情况大家都的，算法变化一下而已。
三种方法木有最好的，只有更具实际情况，靠自己的经验去做，不论用哪种方法，得到的结果精度高的就是最好的，懂吧 - -

C. 决策树和神经网络做预测有何区别

判别分析是半监督分类,就是判别函数求解的时候按照已知类别样本计算,但是对于未知类别样本应用判别函数时不做任何监督;而决策树和神经网络属于有监督分类,从分类准则建立,到准则的部署全程控制。而像聚类分析属于无监督分类，从分类规则开始就没有依据。

D. 神经网络 支持向量机和决策树分类的区别

方法是死的，人是活的。你可以两种方法都做一下，用软件也很方便，看看那个结果好，在专业上比较好解释的，就用那个。 统计方法只是一种工具，目的是得到最好的结果。 支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势...

E. 神经网络使用范围

个人感觉在系统或者说被控对象的数学模型是不明确的，或是非线性的、或者是强耦合等用常规方法难以控制的情况下，用一下神经网络还可以。

F. 最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么

最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据.
回归分析法：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。优点：在分析多因素模型时，更加简单和方便，不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。缺点：回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
灰色预测法：
色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。
决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。优点：能够处理不相关的特征；在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析；计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本。缺点：忽略了数据之间的相关性；容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）；在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

G. 用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣

数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。ANGOSS公司的KnowedgeSEEKER产品采用了混合算法的决策树。神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司是这个产品的供应者。遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。

H. 数据挖掘的常用方法有哪些

决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。

2、神经网络法

神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

3、关联规则法

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

4、遗传算法

遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。

5、聚类分析法

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

6、模糊集法

模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。

7、web页挖掘

通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

8、逻辑回归分析

反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

9、粗糙集法

是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。

10、连接分析

它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。