搜索资源列表
windtree
- 决策树算法 用于文本分类实现 使用C语言开发-Decision Tree Algorithm to achieve for text classification C-language development
DeTree
- 数据挖掘的决策树算法，C语言实现，可直接运行。-Data Mining Decision Tree Algorithm, C language and can run.
see5_source
- 很有价值的决策树算法，值得学习和研究，欢迎ＧＩＳ行业的学者和我联系-valuable Decision Tree Algorithm, it is worth learning and research, welcomed the GIS industry and academics to contact me
see5-public
- 这是vc开发的数据挖掘算法中的决策树算法之see5算法源代码.-development of the data mining algorithms decision tree algorithms see5 algorithm source code.
c4.5
- 数据挖掘算法中，有关决策树算法c4.5的实现，c4.5是在ID3基础上实现的，有这比id3还好的功能
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。
C4.5_r8
- 这是一个决策树算法-This is a Decision Tree Algorithm
VBDMDecisionTrees
- 一个关于数据挖掘的决策树算法-a data mining on the Decision Tree Algorithm
id3
- 经典的决策树算法，其中id3最受广泛使用。ID3是决策树算法最经典的
C45_Sun
- 常用决策树算法C4.5的实现代码。利用matlab实现。
StudyOnDecisionTreeBaseOnRoughSet
- 基于粗糙集理论的决策树预修剪学习算法研究,对决策树算法加以了改进．
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。
DecisionTreeAlgorithm
- 使用C#实现的决策树算法实例，对初学者有很大的帮助
c4.5
- C4.5决策树算法，使用VC++实现的，比较好用
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。
c4.5数据挖掘算法源代码，LINUX版本
- 本程序是用c语言编写的基于决策树分类方法的数据挖掘算法，它对测试集进行分类，挖掘出潜在的规则-this procedure is used to prepare the language c decision tree classification based on the data mining algorithm, which tests set for classification, tapping the potential r
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.
CART
- 用matlab编写的CART数据挖掘决策树算法-using Matlab CART prepared by the Data Mining Decision Tree Algorithm