python决策树分类

决策树是一种常见的分类算法，其核心思想就是利用样本中的特征值进行分类。本文详细介绍了决策树分类算法的原理和实现过程，并提供了多个实战案例来帮助读者更好地理解和应用该算法。同时，本文还介绍了如何选择最佳

获取用于 MATLAB 分类二叉决策树的完整代码

这是一个在MATLAB中实现的二叉决策树分类代码，可用于数据分类和预测任务。该代码提供了对二叉决策树模型的实现和训练算法，支持用户根据特定数据集进行分类操作。使用该代码，用户可以快速构建和应用二叉决策

基于FCM的决策树分类器设计，任珍，周坚华，模糊C均值聚类(FCM)属于非监督分类，对于分类出的结果抑或是在分类结果上提取出的结果都不能提取分类的规则。决策树属于监督分类，

windows10: 1,先要pip安装pydotplus和graphviz: pip install pydotplus pip install graphviz 2,www.graphviz.or

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自己用Python3.6.1写的基于信息增益的决策树，信息熵函数、信息增益函数、多数表决函数、产生决策树的函数写的都比较清楚，直接下载放在python环境中就能出结果，数据用的是周志华老师的《机器学习

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