人工神经网络(ANN) ANN是有相互连接的结点和有项链构成。 (1)感知器。 感知器的一般模型如下所示: 分类思想:Ij = Sum(Wi*Oi) + a,其中Ij为特定的类标号,Wi为输入向量的权重,Oi为输入属性的值,a为偏置因子。用这个模型就可以对未知的记录分类。图中 ...
算法简介 基于规则的分类器是使用一组 if...then... 规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R r r rk 表示,其中R称作规则集,ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式: ri: 条件i yi 规则左边成为规则前件或前提。它是属性测试的合取: 条件i A op v A op v A op v 其中 Aj,vj 是属性 值对,op是比较运算符,取自 ...
2016-05-04 14:47 0 15663 推荐指数:
人工神经网络(ANN) ANN是有相互连接的结点和有项链构成。 (1)感知器。 感知器的一般模型如下所示: 分类思想:Ij = Sum(Wi*Oi) + a,其中Ij为特定的类标号,Wi为输入向量的权重,Oi为输入属性的值,a为偏置因子。用这个模型就可以对未知的记录分类。图中 ...
Rule_set = {}; //学习的规则集初试为空 for 每个类c do repeat Rule = Learn_One_Rule(D,Att-vals,c) 从D中删除被Rule覆盖的元组; until终止条件被满足 ...
定义的数据类或者概念集的分类器。这一步中会使用分类算法分析已有数据来构造分类器。 第二步骤是使用第一步 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是 ...
分类算法有很多,贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等,神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称,即k最邻近,就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法,它不同于贝叶斯 ...
在《分类:基于规则的分类技术》中已经比较详细的介绍了基于规则的分类方法,RIPPER算法则是其中一种具体构造基于规则的分类器的方法。在RIPPER算法中,有几个点是算法的重要构成部分,需要强调一下 规则排序方式 RIPPER算法中采用的仍然是基于类的规则 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种 ...
数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上 ...