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决策树ID3算法编程（c语言课程设计）
ID3 决策树、信息增益 C#源码 信息增益（information gain）是指期望信息或者信息熵的有效减少量（通常用“字节”衡量），根据它能够确定在什么样的层次上选择什么样的变量来分类。
针对决策树C4.5算法在处理数值型因素时比较复杂和分类精度不高等问题,在数据预处理过程中采用云变换进行连续因素离散化,给出了连续属性离散化的具体算法.利用因素空间理论给出一种构造决策树算法的新的启发式
分类算法-决策树算法(ID3、CART 、C4.5)的比较
ID3和C4.5决策树学习算法的实现 通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。 在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试 入门:将“ Project1_N01412075_Resubmiss
c4.5决策树实现代码.rar决策树
资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据,其中有4个文件:C45.py是算法的实现代码,treePlotter.py是绘制决策树代码,PlayData.txt是样本数据,C45te
基于ID3算法决策树的研究与改进数据挖掘参考资料
利用ID3算法建立决策树的研究，研究智能决策的朋友可以好好看看，很有帮助的！！！！！！
java实现决策树ID3算法(文件读取)
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