C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类 ...
已经一年多没有做应用软件的的事情了,更别说Web方面了,最近一直在研究系统级的开发,前段时间研究编译工程,写了一门简单的编程语言,想把它实现为基于面向对象的Matlab语言,但是时间的限制太多了...今天上午花了 个小时,写了Kmeans,算是回顾曾经学过的算法,实现的方式很简答,没有采用means ,而是随机,初步检查应该是对的,详情见附件。 Kmeans算法思想大家一定是很清楚的,否则你也不 ...
2012-02-16 10:13 4 4586 推荐指数:
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类 ...
【十大经典数据挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为【十大经典数据挖掘算法】系列的收尾篇,是因为 ...
【十大经典数据挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 关联分析 关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法,能从数据中挖掘出潜在 ...
【十大经典数据挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知 ...
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法( top 10 data mining algorithms ),可以参见文献【1】。本博客已经介绍 ...
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一、C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件 ...
目录 算法分类 一、PageRank 原理 比喻说明 二、Apriori(关联分析) 原理 比喻说明 三、AdaBoost 原理 比喻说明 四、C4.5(决策树 ...