【摘 要】
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近些年，神经网络和决策树越来越多地被用于人类认知行为的分类和预测研究，神经网络是联结主义方法的代表，而决策树则是符号处理方法的代表.神经网络是一种高效的分类方法，它
【机 构】
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南京中医药大学心理学院,南京,210023
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近些年，神经网络和决策树越来越多地被用于人类认知行为的分类和预测研究，神经网络是联结主义方法的代表，而决策树则是符号处理方法的代表.神经网络是一种高效的分类方法，它是由大量的处理单元互相连接而成的网络，进行识别和训练，而且不需要先验知识.决策树则是采用自顶向下的贪心算法，在每个结点选择分类效果最好的属性，继续这一过程直到该树能准确地分类训练样本，或所有的属性都已经使用过.本研究探讨了神经网络与决策树方法在心理测量数据分类预测中的有效性.在传统的心理统计方法中，通常采用多元线性回归分析对获得的心理测量数据进行分类和预测.当数据不能满足回归方法的使用条件时，则可以使用神经网络和决策树的方法来分析数据，获得分类结果.神经网络与决策树是数据挖掘中两种重要的分类方法，分别包含多种具体的算法.对江苏省328 名护士进行了职场行为调查，通过相关影响因素对护士的职场偏差行为和组织公民行为进行了分类预测.采用经典的BP 神经网络以及SOM神经网络和离散的Hopfield 神经网络对行为数据进行分类和预测，将预测结果与决策树常用分类算法CART和C4.5 的预测模型结果进行比较，再分别将两种方法与多元线性回归模型预测结果进行比较，以期验证各种方法在心理测量数据分析中的有效性.研究结果发现，几种神经网络与决策树方法的模型预测值都比多元线性回归方法要高，即可有效应用于心理测量数据的分类和预测.另外，两种分类算法适用于不同类型的数据，各自有其优缺点，可做交叉验证.
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