CART

CART 算法的 MATLAB 实现，结构上挺规整的二叉树，每个非叶节点就两个分支，逻辑清晰，不容易绕晕。整体流程也蛮标准的：先用 PCA 做数据预，降个维，清清噪声；递归造树，选分割点那块儿挺讲究的——你可以指定用熵、基尼指数或者方差，不想太细也能直接用默认参数跑起来。分类完再来一波决策表面生成，效果可视化也方便，调参的时候比较有底。make_tree和use_tree两个函数是关键，建议多读几遍源码，理解了之后自己改着用会轻松不少。

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

C++写的CART 分类和回归树实现，结构清晰、代码不啰嗦，挺适合拿来学习算法或者搞个项目原型的。 源码目录规整，数据格式要求也不复杂。训练数据和测试数据都用一种类似label feature:value的方式，特征值如果是 0 就干脆不写，省空间也快不少。嗯，挺合理。 标签从 1 开始编号，比如 4 类问题，就用 1、2、3、4。特征 ID 也得升序排，像1:0.3 3:0.5 7:0.1这样，不然读取会出问题。适合你自己生成数据喂模型，也方便测试。 回归和分类都能搞定，写法偏底层，适合熟悉算法逻辑。你想看 C++里怎么实现二叉树分裂、Gini 系数这些，那这套代码还挺不错的。 还有几个相

C&RT 分类回归树挺好用的，尤其适合需要快速构建决策树模型的场景。通过不断地分裂数据集，C&RT 可以实现分类或回归任务，效果蛮不错的。适合那些在数据集比较大、特征较多的情况下做特征选择和预测的任务。你可以用它来做一些比如客户分类、价格预测这类应用。嗯，代码也相对简单，不会有大的学习曲线，比较适合入门者。要注意的是，C&RT 对数据的噪声敏感，需要做一定的预来提高模型的准确度。

回归树的生成讲的是怎么一步步长出那棵“聪明”的树。节点分裂挺关键，选错了方向，模型就学偏了。这里还提到了剪枝，嗯，就是砍掉一些“没啥用”的分支，让树别长得太复杂。要是你在做回归、接触CART模型，那这篇算是个不错的补充。里面的资源也比较实用，像C++实现、MATLAB 噪声工具、还有剪枝策略的，能帮你快速理解每一步的来龙去脉。

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

Cart Pendulum Template for MATLAB - This guide provides an overview of the MATLAB code for simulating the dynamics of a cart-pendulum system using the RDS2020 framework. The primary entry point of the application is main.m, which utilizes various dynamics-related functions through a wrapper. These f

说到 K-means 聚类，你一定知道它在数据挖掘中的重要性。可是，K-means 需要人工设定聚类个数，这点真的挺麻烦的，尤其是对大数据集来说，容易陷入局部极优。那如果有个办法能自动这个问题呢？好消息是，基于最近共享邻近节点的 K-means 聚类算法（KSNN）就能做到这一点！它通过搜索数据集的中心点，自动确定聚类个数，而且在全局收敛性上比传统的 K-means 要好得多，效果还不错哦。实验证明，KSNN在多算法中表现最好，比如 K-means、粒子群 K-means（PSO）和多中心聚类算法（MCA）都不如它！你可以参考相关的文章，了解更多关于 K-means 算法以及其他聚类技术的应用

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。

属性选择是数据挖掘中一个重要的环节，是在决策树算法中。对于 CART 分类树的属性选择，方法因属性类型不同而有所不同。分类型属性需要将多个类别合并成两个类别进行，而数值型属性则通过按升序排序选择分裂点。这个过程不仅能优化模型的预测效果，还能提升模型的效率。你如果正在做决策树模型的优化，学习这部分内容绝对能帮你提升数据的能力。尤其是对 Gini 系数的运用，能帮你选择最优的分裂点哦。