一，预备知识： 信息量： 单个类别的信息熵： 条件信息量： 单个类别的条件熵： 信息增益： 信息熵： 条件熵：（表示分类的类，表示属性V的取值，m为属性V的取值个数，n为分类的个数） 二.算法流程: 实质:递归的先根建树,结束条件(当前子集类别一致)，建树量化方法（信息增益） 三.示例代码： pac...
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2015-11-19 14:29:58
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ID3分类算法的编码实现 1 "); 77 if(($train[$i][$num]==$attributename[$j])&&($train[$i][count($train[$i])-1]==$flagsyes)) 78 { 79 ...
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2015-11-17 18:56:17
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本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。1、使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程（1）收集数据：提供的文本文件（数据来源于UCI数据库）（2）准备数据：解析tab键分隔的数据行（3）分析数据：快速检查数据，确保正确地解析数据内容，使用createPlot()函数绘制最终的树形图（4）训练算法：c...
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2015-09-29 23:40:41
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1. 1、问题的引入 2、一个实例 3、基本概念 4、ID3 5、C4.5 6、CART 7、随机森林 2. 我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：...
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2015-09-29 23:20:37
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1、C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散...
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2015-09-16 21:33:20
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一、简介
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，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测
二、基本思想...
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2015-08-15 10:27:09
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c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3 。c4.5对ID3算法做了相对的改进。如下 1 采用信息增益率代替信息增益。因为使用信息增益时会偏向选取取值更多的属性。 2 在树的构造过程中进行剪枝 3 能够完成对连续属性的离散化处理 4 对不完整数据进行处理c...
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2015-08-08 11:56:25
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什么是决策树其实网络上有着很多说明决策树的文章，比如参考资料中的1和2，主要是因为这个机器学习的方法实在太经典了，有着很多不同的算法实现，包括最早的由Quinlan在1986年提出的ID3算法、1993年同样是Quinlan提出的C4.5算法以及由Braiman等人在1984年提出的CART算法。尽...
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2015-07-22 06:53:59
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前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不....
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2015-07-11 16:20:16
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ID3算法java实现
1 ID3算法概述
1.1 信息熵
熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)，那信息熵定义为：
通常以2为底数，所以信息熵的单位是bit。
1.2 决策树
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它...
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2015-07-10 19:04:15
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