C4.5决策树
当前话题为您枚举了最新的C4.5决策树。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
matlab环境下的决策树C4.5算法源码
支持matlab环境的决策树C4.5算法源码。
Matlab
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2024-07-26
基于MATLAB的C4.5决策树算法实现及应用
这是一个基于MATLAB实现的C4.5决策树算法，包含决策树构建、训练误差和检验误差计算等功能。该算法适用于具有m个样本、n个属性和2种类别的数据集。资源中包含两个经过处理的UCI心脏病数据集，方便初学者学习和使用。
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
适用于二分类数据集
提供示例数据集，方便学习
Matlab
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2024-05-19
数据挖掘实践基于C4.5算法的决策树构建演示PPT
本演示以weather数据集为例，展示了C4.5算法如何对数据集进行训练，并建立决策树模型，用于未知样本的预测。
算法与数据结构
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2024-09-13
决策树C++实现示例
这篇文章展示了如何使用C++来输出决策树，并附有详细案例说明。决策树是一种流行的机器学习算法，用于分类和预测分析。通过，读者可以深入了解其实现细节及应用场景。
数据挖掘
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2024-07-24
人工神经网络BP算法与决策树C4.5算法在乳腺癌诊断中的性能比较分析
当前，数据挖掘技术广泛应用于医学领域，特别是乳腺癌诊断。为辅助医生决策，采用具有优秀学习能力的人工神经网络中的BP算法和决策树中的C4.5算法进行乳腺癌数据分析，预测肿瘤类型。研究表明，虽然BP算法和C4.5算法均能有效预测乳腺癌类型，但在分类器性能评估中，BP算法表现优于C4.5算法。
数据挖掘
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2024-08-23
决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例
决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。
算法与数据结构
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2024-07-13
数据挖掘决策树
利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。
数据挖掘
2
2024-05-01
MapReduce 决策树研究
研究内容涉及 MapReduce 在决策树算法中的并行实现。
数据挖掘
3
2024-05-12
构建决策树模型
利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。
数据挖掘
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2024-05-13
决策树分析.zip
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，主要用于分类任务。在“西电数据挖掘作业_天气决策树”中，我们可以看到这是一个关于利用决策树模型预测天气状况的课程作业。该作业涉及从气象数据中提取特征，构建决策树模型，并利用模型对未来的天气进行预测。决策树的学习过程包括数据预处理、选择分裂属性、决策树构建、剪枝处理以及模型评估与优化。通过分析和理解“决策树分析”文件中的内容，可以深入了解决策树的原理及其在实际问题中的应用。
数据挖掘
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2024-08-17