數據挖掘-決策樹ID3分類算法的C++實現
轉自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 決策樹算法是非常常用的分類算法，是逼近離散目標函數的方法，學習得到的函數以決策樹的形式表示。其基本思路是不斷選取產生信息增益最大的屬性來划分樣例 集 ...
原文：數據挖掘之決策樹ID3算法（C#實現）
決策樹是一種非常經典的分類器，它的作用原理有點類似於我們玩的猜謎游戲。比如猜一個動物： 問：這個動物是陸生動物嗎 答：是的。 問：這個動物有鰓嗎 答：沒有。 這樣的兩個問題順序就有些顛倒，因為一般來說陸生動物是沒有鰓的 記得應該是這樣的，如有錯誤歡迎指正 。所以玩這種游戲，提問的順序很重要，爭取每次都能夠獲得盡可能多的信息量。 AllElectronics顧客數據庫標記類的訓練元組 RID age ...
2016-08-19 13:57 2 2936 推薦指數：
相關推薦
ID3和C4.5分類決策樹算法 - 數據挖掘算法（7）
與對象值之間的一種映射關系。 決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。決策樹方法先根據訓練集數據 ...
數據挖掘實踐（47）：決策樹計算過程實例（一）ID3算法
來源：https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/86665293 題目： ...
[數據挖掘]決策樹ID3和C45
) 分類過程 決策樹歸納 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構 ...
決策樹算法以及matlab實現ID3算法
本文將詳細介紹ID3算法，其也是最經典的決策樹分類算法。 1、ID3算法簡介及基本原理 ID3算法基於信息熵來選擇最佳的測試屬性，它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性；樣本集的划分則依據測試屬性的取值進行，測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集划分為多少個子樣本集，同時決策樹 ...
決策樹算法原理(ID3，C4.5)
決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 決策樹的剪枝 決策樹可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎 1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...
決策樹ID3算法的java實現
決策樹的分類過程和人的決策過程比較相似，就是先挑“權重”最大的那個考慮，然后再往下細分。比如你去看醫生，症狀是流鼻涕，咳嗽等，那么醫生就會根據你的流鼻涕這個權重最大的症狀先認為你是感冒，接着再根據你咳嗽等症狀細分你是否為病毒性感冒等等。決策樹的過程其實也是基於極大似然估計。那么我們用一個什么標准 ...
決策樹之python實現ID3算法（例子）
。 決策樹最經典的算法包括：ID3、C4.5以及CART算法，ID3與C4.5算法相似，C4.5在特征選擇時 ...