MATLAB神经网络决策树分类器应用于乳腺癌诊断,分析了43个案例,用于乳腺癌诊断的研究。
X射线乳腺影像与自然图像相比,色彩较为单调,且乳腺肿块边缘模糊,良性肿块与恶性肿块纹理相似,区分度较小。基于卷积深度学习网络提出一种适用于X射线乳腺肿块影像分类的方法,主要贡献如下:(1)提出一种提取
针对已训练好的tensorflow模型,模型是根据自身需要训练的,将模型其应用的遥感影像分类中,并显示分类结果。
传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的。这往往会产生“同物异谱,异物同谱”的问题,使得分类精度和效果不理想。因此本文采用基于专家知识的决策树C4.5法,利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成
决策树通常在机器学习中用于分类。 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型:数值型和标称型。 1.信息增益 划
主要为大家详细介绍了Python决策树分类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
CART决策树分类算法VC++
决策树算法是一种基于树结构的分类算法,有ID3、C4.5、CART等主流算法。每种算法都有各自的优点和缺点,例如ID3算法容易过拟合,而CART算法可以处理连续型变量。并行计算可以提高决策树算法的效率
根据温度、盐度、PH值和溶解氧的含量,建立C4.5决策树预测模型,实现对水质进行评价
Java调用Weka实现决策树分类,算法为J48,数据为Iris,绝对好用。