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ID3算法的实例解析.ppt
ID3算法的实例解析_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。本文通过一个实例详细演示了ID3算法的过程,顺便介绍了数据挖掘领域的十个经典算法。
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决策树、信息论、ID3、C45算法.pptx
C4.5算法讲解2012.11.29知识结构决策树基础信息论基础ID3算法C4.5算法决策树基础女孩家长安排相亲女孩不厌其烦女孩提出决策树父母筛选候选男士决策树基础有向无环 二叉/多叉树父节点没有子节点的节点内部节点有父节点子节点的节点叶节点有父节点没有子节点的节点父节点内部节点分割属性+判断规则叶节点类别标识决策树基础叶节点类别标识父节点内部节点分割属性+判断规则训练集数据的集合用于生成树模型测
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华工人工智能ID3算法问题详解-基于信息熵的ID3算法[汇编].pdf
华工人工智能 ID3 算法问题详解基于信息熵的 ID3 算法 ID3 算法是一个典型的决策树学习算法其核心是在决策树的各级节点上 使用信息增益方法作为属性的选择标准 来帮助确定生成每个节点时所应采用的 合适属性 这样就可以选择具有最高信息增益属性作为当前节点的测试属性 以 便使用该属性所划分获得的训练样本子集进行分类所需信息最小 定义 1 设 U 是论域 X 1 ,X n 是 U 的一个划分其上
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《数据挖掘决策树算法ID3和C4.5》.ppt
数据挖掘决策树算法ID3和C4.5 学习数据挖掘的工具-weka weka是用Java语言编写的完整的软件资源 Explorer是weka的主要图形用户界面 weka存储数据的原始方式是ARFF或CSV文件格式 ARFF文件是由一组实例组成并且每组实例的属性值由逗号分开属性的类别 天气数据 outlook temperature humidity windy play 1 sunny hot hi
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实验二 分类挖掘算法(ID3).doc
数据挖掘实验报告 PAGE 4 实验二 分类挖掘算法ID3 一实验目的 1理解分类 2掌握分类挖掘算法ID3 3为改进ID3打下基础 二实验内容 1选定一个数据集可以参考教学中使用的数据集 2选择合适的实现环境和工具实现算法 ID3 3给出分类规则 三实验原理 决策树是一种最常见的分类算法它包含有很多不同的变种ID3算法是其中最简单的一种ID3算法中最主要的部分就是信息熵和信息增益的计算 信息熵
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python基于ID3思想的决策树
这是一个判断海洋生物数据是否是鱼类而构建的基于ID3思想的决策树，供大家参考，具体内容如下
# coding=utf-8
import operator
from math import log
import time
def createDataSet():
dataSet = [[1, 1, 'yes'],
[1, 1, 'yes'],
[1, 0, 'no'],
[0, 1, 'no'],
[0, 1, 'no'], ...
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python实现ID3决策树算法
ID3决策树是以信息增益作为决策标准的一种贪心决策树算法
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import math
import copy
import cPickle as pickle
class ID3DTree(object):
def __init__(self): # 构造 ...
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python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)
一、概论
C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。
二、信息增益
以上公式是求信息增益率（ID3的知识点）
三、信息增益率
信息增益率是在求出信息增益值在除以。
例如下面公式为求属性为“outlook”的值：
四、C4.5的完整代码
from numpy import *
from scipy import ...
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