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Theclassicalid3
- id3的源码决策树最全面最经典的版本.id3决策树的实现及其测试数据.id3 一个有用的数据挖掘算法，想必对大家会有所帮助！id3算法进行决策树生成 以信息增益最大的属性作为分类属性，生成决策树，从而得出决策规则。-id3 the most comprehensive source Decision Tree classic version. Id3 decision tree and the achievement test data
crossvalidate
- 基于决策树的n则交叉验证分类器 （决策树程序直接调用matlab中的） crossvalidate.m N则交叉验证程序，N可选 NDT.mat 含9个国际公认标准数据集，已做过标么处理，可直接使用 专业-n Based on Decision Tree is cross-validation classification (decision tree directly call the Matlab) cr ossva
dtview
- 决策树 C4.5 分类器, 用C语言写的.大家一起参考一下.
BigTree2
- 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用ID3理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。
c45
- 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用c45理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。
id3
- Decision Tree 决策树算法ID3 数据挖掘 分类
PatternRecognition
- 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法
dssTree
- ID3决策树算法的JAVA实现：ID3算法是机器学习中的一种分类方法，本例子用java构建多叉树来实现id3算法。
pc4.5.tar
- 此代码是用c语言编写的决策树的c4.5代码，它是数据挖掘分类算法中的一种，可以对给定数据集进行分类，挖掘出规则-this code is c language of the decision tree Bank code, which is data mining classification algorithm of a can of a given data set for classification, tapping rules
C4.5算法源程序
- C4.5算法进行决策树生成 以信息增益最大的属性作为分类属性，生成决策树，从而得出决策规则。-C4.5 decision tree algorithms to generate information gain the greatest attribute as a classification attributes, generate decision tree, and came to decision-making rules.
DecisionTree
- 通过构造决策树来进行分类,并用信息熵来剪枝获取最小的树从而进行属性约简-By constructing a decision tree for classification, and information entropy to obtain the smallest tree pruning in order to carry out attribute reduction
SVMDecision
- VM分类器通常具有较高的分类精度。我这里不想过多的去说SVM是怎么回事，只是提供一种使用SVM进行判别的方法。决策树与SVM的结合，可以分多类。-VM classifier usually has a higher classification accuracy. I do not want too much here to say how the matter SVM, SVM is used to provide a method
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- 分类决策树辅助 CT 诊断孤立性肺结节的 方法学研究 应用分类与回归决策树( CART) 算法构建 CT 显像鉴别良恶性孤立性肺结节 ( SPN) 预测模型,探讨数据挖掘技术在 SPN 影像诊断中的应用价值。-Coin lesion, pulmonary Diagnosis, computer-assisted Regression analysis
C4.5
- c45决策树算法，其中输出结果为正确分类率、错误分类率和不可识别率，由c++编写-c45 decision tree，c++
ID3
- 实现ID3算法，在结果中以树表示出来。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。-ID3 algorithm to achieve, in the results that come out to the tree. Decision tree is to classify the dat
ID3(MATLAB)
- ID3决策树算法，实现不同条件下数据的分类-ID3 decision tree algorithm, the classification of data under different conditions
decision-tree
- 该算法是数据挖掘中的数据分类算法，通过构造决策树，进而实现对数据的分类。-Data classification, decision tree structure
Sensitive-image-filtering
- 研究了基于内容敏感图像过滤中的若干关键 技术, 分析比较了三种常用的肤色检测算法, 利用统计阈值法评价了各个特征分类图像的能力强弱, 并依此实现了一个决策树 敏感图像过滤器。为有效降低肖像类正常图像的误判率, 又在过滤器中使用了人脸检测机制-Of context-sensitive image filtering based on the number of key technologies, analysis and comp
MADELON
- 决策树，分类率描述如下。 决策树是重要的数据挖掘方法。-Decision tree, classification rate as described below. Decision tree is an important data mining methods.