决策树分类方法在软构件检索中的辅助决策支持研究

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

鸢尾花分类是机器学习中的一个研究热点。如何使用决策树算法构建鸢尾花分类模型。首先，我们介绍了Iris数据集的基本信息和数据读取方法。然后，通过对数据集的处理，构建了一个基于决策树算法的分类模型。该模型

通过本次实验我们进一步监督学习的基本知识重点理解决策树的常见算法和改进策略掌握决策树的基本实现方法考虑决策树的实现细节实现了基本的决策树模型并使用汽车模型和蘑菇模型对模型进行测试和可视化测试效果较好.

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。

c++编写的决策树分类算法，能够对文本进行决策树分类，算法中包括了决策树算法的全部步骤，是决策树学习的不错例子，下载后用VS2008打开就可以执行

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，

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案。在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信

随机决策树方法总结，鲁明羽，肖智博，随机决策树(RandomDecisionTree)作为一种不含有任何属性选择的决策树构建方法，不仅可以作为一种分类和回归方法使用，还可以作为集成��

树的简化是决策树归纳学习中关键的部分 论文是决策树简化方法的一个综述 包括预剪枝 后剪枝和其它方法 文中叙述了多种著名的剪枝方法 各种方法的优缺点及对其的改进和变型

信息技术不断的进步，现实世界中需要处理的数据已由单一的数值型逐渐转变成由数值、文本、符号等类型构成的混合型数据。与现存大量的面向数值型数据的聚类算法相比，能有效处理混合型数据的聚类算法相对较少。为此，