数据挖掘网格中决策树并行算法设计及性能分析

决策树算法ID3实现，带有训练数据和测试数据。可以打印出构建的决策树。

本课件对决策树算法进行改进，简明扼要的阐述了id3算法的具体内容，是高校教学有一定的借鉴指导作用

决策树是一种常用的机器学习算法，本文将详细介绍其原理及应用。首先介绍了决策树的基本概念：节点、分支、叶子节点以及决策过程。接着讲解了决策树的三种构建方法：ID3、C4.5和CART。同时，本文还介绍了

一、项目要求 (1)设计并实现决策树分类算法(可参考网上很多版本的决策树算法及代码,但算法的基本思想应为以上所给内容)。 (2)使用 UCI 的基准测试数据集,测试所实现的决策树分类算法。评价指标包括

OpenMP并行算法设计

并行算法设计与性能优化

決策樹是功能強大且相當受歡迎的分類和預測工具。這項以樹狀圖為基礎的方法，其吸引人之處在於決策樹具有規則，和類神經網路不同。規則可以用文字來表達，讓人類了解，或是轉化為SQL之類的資料庫語言，讓落在特定

在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。

概述了传统决策树方法的基本原理和优越性，指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性；着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展，并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。

决策树源代码及其详细思路文档，可用于人工智能课程或者对于决策树资源的学习