在信息技术领域,数据挖掘是至关重要的技能,涉及从海量数据中提取有用信息并转化为可操作知识。Emory大学CS 378数据挖掘课程的一部分,名为“Data-Mining-Course-Project”,专注于通过Java语言实现两种经典算法:Apriori和C4.5。Apriori算法由Ramakrishnan和Raghavan于1994年提出,用于发现数据集中的频繁项集,生成强关联规则。C4.5算法是Quinlan于1993年改进的决策树学习方法,不仅考虑信息增益,还引入信息增益率以处理连续属性和类别不平衡问题。Java的跨平台特性和丰富库支持使得算法实现及其代码结构的创建更加便捷。
Java实现数据挖掘课程项目中的Apriori与C4.5算法
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属性A对集合S的划分熵值EntropyA(S)的计算公式:
当属性A为离散型数据时,并具有k个不同的取值,属性A依据这k个不同取值将S划分为k个子集{S1,S2,…,Sk},属性A划分S的信息熵为:
其中|Si|和|S|分别是Si和S中包含的样本个数。
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算法特点
实现了经典的C4.5决策树算法
计算训练误差和检验误差
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提供示例数据集,方便学习
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