matlab开发-决策树和决策林。该软件实现了C /MEX中的决策树/森林分类器。
根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值,设计了一种改进的支持向量机分类方法,并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析,所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示
茶多酚影响乳腺癌组织C-Jun蛋白表达研究,陈信义,张燕明,目的观察茶多酚对移植性小鼠乳腺癌(EMT6)肿瘤组织中C-Jun原癌基因蛋白表达影响。方法应用小鼠可移植性乳腺癌EMT6细胞系,经培养�
决策树的分类 信息增益 信息增益 = 分类前后的信息熵之差 信息增益越高,就越应优先选择该属性进行分类 通过信息增益来进行分类,会优先选择类别多的属性进行划分 信息增益率 为了解决信息增益会优先选择类
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自
1Hunt Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统用于学习单个概念.21979年J.R.Quinlan给出ID3算法并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化使其成为决策树学习
Web缓存技术是互联网提升访问性能的有效手段。构建了基于决策树的智能缓存数据挖掘模型,通过数据建模、NextAccess的离散化、构造决策树所用的观察属性集和权重,从而对数据进行缓存处理。实验证明其性
针对目前的入侵检测系统(IDS)准确度不高、自适应性差、检测效率低等问题,本文基于决策树分类算法,设计了一个基于决策树的入侵检测系统模型,将决策树算法作为分类器应用于入侵检测的过程
首先采用企业的客户数据作为样本数据进行客户的稳定性分析,然后,提出了一种基于ID3算法的改进分类算法,该分类新的算法是在经典ID3算法基础上引入粗糙组合属性的思想,使得期望非叶节点到各叶节点的平均路径
针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,引入OneR算法选择属性的相关子集进行分类,降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明,与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分
