人工神經網絡(ANN) ANN是有相互連接的結點和有項鏈構成。 (1)感知器。 感知器的一般模型如下所示: 分類思想:Ij = Sum(Wi*Oi) + a,其中Ij為特定的類標號,Wi為輸入向量的權重,Oi為輸入屬性的值,a為偏置因子。用這個模型就可以對未知的記錄分類。圖中 ...
算法簡介 基於規則的分類器是使用一組 if...then... 規則來對記錄進行分類的技術。 模型的規則用析取范式 R r r rk 表示,其中R稱作規則集,ri 是分類規則或析取項。 每一個分類規則可以表示為如下形式: ri: 條件i yi 規則左邊成為規則前件或前提。它是屬性測試的合取: 條件i A op v A op v A op v 其中 Aj,vj 是屬性 值對,op是比較運算符,取自 ...
2016-05-04 14:47 0 15663 推薦指數:
人工神經網絡(ANN) ANN是有相互連接的結點和有項鏈構成。 (1)感知器。 感知器的一般模型如下所示: 分類思想:Ij = Sum(Wi*Oi) + a,其中Ij為特定的類標號,Wi為輸入向量的權重,Oi為輸入屬性的值,a為偏置因子。用這個模型就可以對未知的記錄分類。圖中 ...
Rule_set = {}; //學習的規則集初試為空 for 每個類c do repeat Rule = Learn_One_Rule(D,Att-vals,c) 從D中刪除被Rule覆蓋的元組; until終止條件被滿足 ...
定義的數據類或者概念集的分類器。這一步中會使用分類算法分析已有數據來構造分類器。 第二步驟是使用第一步 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法.注意,不是聚類算法.所以這種分類算法 必然包括了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並非像其他的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而 是一種被動的分類過程.它是 ...
分類算法有很多,貝葉斯、決策樹、支持向量積、KNN等,神經網絡也可以用於分類。這篇文章主要介紹一下KNN分類算法。 1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡稱,即k最鄰近,就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法,它不同於貝葉斯 ...
在《分類:基於規則的分類技術》中已經比較詳細的介紹了基於規則的分類方法,RIPPER算法則是其中一種具體構造基於規則的分類器的方法。在RIPPER算法中,有幾個點是算法的重要構成部分,需要強調一下 規則排序方式 RIPPER算法中采用的仍然是基於類的規則 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法. 注意,不是聚類算法.所以這樣的分類算法必定包含了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並不是 像其它的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而是一種 ...
數據挖掘入門系列教程(二)之分類問題OneR算法 數據挖掘入門系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 項目地址:GitHub 在上 ...