C4.5 - 程序员宅基地

random forest-matlab C4.5

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决策树C4.5算法，从1248个属性中选出18个分类属性，每一个属性里的每一个值a，通过，>a把数据分成两个部分，然后计算每一部份的信息熵，计算这个属性值a的“信息增益“，然后得到这个属性最大信息增益的分类间隔数；...

python实现C4.5决策树算法

标签： python C4.5 决策树

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数据挖掘中的决策树C4.5算法的实现,用matlab实现

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c4.5实现手写数字体识别，手写数字识别，数据集使用的是自建手写体库

python决策树之C4.5算法详解

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C4.5-Algorithm-matlab-

标签： MATLAB

我在matlab中对C4.5算法进行了编程，以完成对Wine数据集进行分类的任务，该数据集是从UCI机加工学习资料库（）下载的。以下是一些声明。首先，wine.m是最终的可执行程序；其次，我已经下载了酒的数据集并保存在...

使用 Django 框架搭建学习平台，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理.zip

ID3，C4.5，Python

标签： id3 c4.5

用python实现ID3，C4.5算法。基于决策树的数据挖掘算法。

C4.5.rar_Quinlan_c4.5_c4.5算法

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Quinlan s C4.5 算法的实现-the implementation of C4.5 [教學文件]

c4.5决策树算法 c语言,决策树（三）：C4.5算法和CART算法

标签： c4.5决策树算法 c语言

ID3选择属性的依据是信息增益：![Information Gain][equtation][equtation]: ...信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。因此...

java数据挖掘C4.5决策树的动态生成

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决策树算法——C4.5算法

标签：算法决策树人工智能

C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足；能够处理离散型和连续型的属性...

C4.5决策树算法的Python代码和数据样本

标签：决策树 C4.5 Python 机器学习

资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据，其中有4个文件：C45.py是算法的实现代码，treePlotter.py是绘制决策树代码，PlayData.txt是样本数据，C45test.py用来构建、绘制并测试决策树，您可以运行该...

c4.5算法程序语言,决策树之C4.5算法详解-Go语言中文社区

标签： c4.5算法程序语言

决策树之C4.5算法详解主要内容C4.5算法简介分裂属性的选择——信息增益率连续型属性的离散化处理剪枝——PEP(Pessimistic Error Pruning)剪枝法缺失属性值的处理C4.5算法流程C4.5算法优缺点分析1. C4.5算法简介C4.5...

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常用决策树算法C4.5的实现代码。利用matlab实现。

决策树C4.5算法 c语言实现,数据挖掘十大经典算法(1) C4.5_决策树算法

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数据挖掘十大经典算法(1) C4.5_决策树算法机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则...

论文研究-C4.5算法在2型糖尿病分类规则建立中的应用.pdf

标签： 2型糖尿病 C4.5算法数据挖掘

基于大量实测数据，将数据挖掘C4.5算法引入2型糖尿病的数据处理之中，建立了多条有效规则，通过测试其患病与未患病的平均正确识别率达97%。重要的是建立的这些规则同医学上的认识基本一致，可以说这些规则的建立为...

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用C编写的数据挖掘的相关算法，包括ID3，C4.5,NB等，不知道对大家是否有帮助，第一次传

基于C4.5和NB混合模型的数据流分类算法

标签：数据流;概念漂移;分类;噪音

提出了一种基于C4.5和Nave Bayes混合模型的数据流分类算法CDSMM。它以C4.5作为基分类器,采用朴素贝叶斯分类器过滤噪音,同时引入假设检验中的μ检验方法检测概念漂移,动态更新模型。实验结果表明,CDSMM算法在处理...

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标签： c4.5 id3_c4.5 machine_learning

This file contains matlab code for c4.5 decision tree code, which is used to study id3 algorithm based machine learning code

论文研究-一种基于C4.5决策树的网络流量分类特征选择方法 .pdf

标签：特征选择

一种基于C4.5决策树的网络流量分类特征选择方法，姜羽，华俊，本文分析了特征选择及其在网络流量分类技术中的应用，提出了一种基于C4.5决策树算法的特征选择方法，并利用摩尔数据集进行试验验��

利用C4.5算法对鸢尾花分类

标签：分类算法花鸢尾花

文章目录数据选取和数据情况利用C4.5算法分类离散化连续变量C4.5原理C4.5实现应用训练好的决策树分类数据选取和数据情况本次实验选取鸢尾花数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）数据包含5列，...

决策树算法 c4.5 c语言,C4.5决策树生成算法示例程序.PDF

标签：决策树算法 c4.5 c语言

C4.5决策树生成算法示例程序.PDFC4.5决决策策树树生生成成算算法法示示例例程程序序本程序演示了如何使用Hadoop来实现C4 .5决策树生成算法。注注意意：：本程序只演示了原始决策树的生成算法实现，剪过程需要感兴趣...

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决策树分类算法C4.5的matlab代码实现，可返回训练集和测试集的结果，有详细注释

优化的C4.5决策树算法 (2013年)

标签：工程技术论文

传统C4.5 算法思想计算量大,在明确的先验知识情况下不能建立更优的决策树,影响了决策树生成时间及结构。根据数学上等价无穷小性质减少信息增益率的计算量,采用全局优化策略弥补简化所引起的误差,进而提高计算效率。...

c4.5matlab代码-cycleindex:基于网络中简单循环计数测量平衡的python包

标签：系统开源

c4.5 matlab代码周期指数该包使用论文“用于计算任何长度的简单循环和简单路径的通用算法”[1] 中描述的算法实现循环索引。循环计数算法是论文作者提供的python实现。 [1] Pierre-Louis Giscard、Nils Kriege、...

Decision_tree-python:决策树分类（ID3，C4.5，CART）

标签： Python

决策树分类（ID3，C4.5，CART）三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率...

基于C4.5算法的健身俱乐部会员数据挖掘研究 (2012年)