条件属性熵

数据挖掘中计算条件属性熵的步骤和决策树算法

在数据挖掘中，计算条件属性熵的步骤包括以下几个阶段：年龄、收入、学生、信誉。每个属性都会计算其信息增益，以决策树算法为基础进行分类和预测。具体来说，我们分析了不同条件属性的熵，以便于更好地理解和应用决策树算法。

数据挖掘 0 2024-09-14

基于Spark的系统信息熵和条件熵计算

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

spark 2 2024-08-03

使用Matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵

在Matlab环境下，计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵的方法。

Matlab 0 2024-08-29

SOIS中基于信息熵的属性约简

粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角，引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简，并提出减价算法。示例说明方法有效性。

数据挖掘 2 2024-05-26

天气条件下的活动决策熵

在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算： H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气) 其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。 例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。 这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。

算法与数据结构 6 2024-05-19

SQL中属性取值的限制条件

在SQL中，属性取值的约束是确保数据完整性的重要手段。例如，创建表Student_DOC时，通过设置Sname为NOT NULL和Ssex为CHECK('F', 'M')，以及设置Sage大于15的CHECK条件，保证了数据的有效性和一致性。此外，还通过PRIMARY KEY和UNIQUE约束确保了数据的唯一性。

SQLServer 0 2024-09-22

基于粗糙集的条件信息熵权重方法

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。

算法与数据结构 2 2024-05-27

离散变量的条件熵计算方法及其在MATLAB开发中的应用

条件熵是指在给定其他离散变量时，计算离散变量的熵。在MATLAB开发中，可以通过ConditionalEntropy函数实现给定X计算Y的条件熵（以位为单位）。具体计算方法为H = ConditionalEntropy(Y, X)，其中H表示Y在给定X条件下的熵。Y和X分别表示因变量和自变量，注意每个不同值都被视为唯一符号。例如，对于样本量较小的情况下，估计的熵值略小于真实值。

Matlab 2 2024-07-27

Step条件属性约简求核-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

Step1条件属性约简求核下面讨论属性约简求核的两种方法：分辨矩阵直接求核约简法和用命题11-1、命题11-2求核约简法。首先，用分辨矩阵直接求核集。以下举例说明分辨矩阵求核约简的方法，如表11.3医疗决策表所示是一个知识系统，U={U1,U2,…，Un}是论域，C={a,b,c,d}是条件属性集，D={e}是决策属性集，P=C+D。则其相应的分辨矩阵为：D=

数据挖掘 2 2024-07-13

MATLAB信息熵计算

MATLAB提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。

Matlab 3 2024-05-21