决策树算法
决策树算法是哪个学科要学的内容啊
- 决策树算法是哪个学科要学的内容啊
- 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。氦顶份雇莓概逢谁抚京第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
以汽车保险为例:假定训练数据库具有两个属性:年龄和汽车类型。 使用ID3算法得到一个决策树,怎么画????
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- 你可以参考一下
怎么在基于JSP的网站中用到数据挖掘算法呢？
- 想写一个基于数据挖掘的图书推荐系统，其中系统是基于JSP来设计实现的，那数据挖掘这一部分，比如我想用到籂储焚肥莳堵锋瑟福鸡K-means算法来把图书聚类，然后推荐给读者，这个要怎么和网站结合起来？
- 数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5。决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。ANGOSS公司的KnowedgeSEEKER产品采用了混合算法的决策树。神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。神经网络常用于两类问题：分类和回归。它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司是这个产品的供应者。遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。遗传算法通常与神经网络结合使用。采用上述技术的某些专门的分籂储焚肥莳堵锋瑟福鸡析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。
什么是机器学习中的find-s算法
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- 实施计划包括诱导决策树，规则学习，模型树发电机，支持向量机，局部加权回归，基于实例的学习，装袋，促进和堆叠。还包括聚类酣矗丰匪莶睹奉色斧姬方法，学习者的关联规则。
ibm spss modeler怎么打开
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- 由于目前企业客户的业务量和数据量都在不断的提高，随着企业的发展，很多企业的数据存储都不局限于同一个数据库上，如果要对这些存储在不同数据库上的数据进行处理和建模，就需要将这些存储在不同数据库之间的数据进行有效的整合，本文将介绍通过 IBM SPSS Modeler 如何对不同数据库之间的数据进行整合，然后进行建模处理。 IBM SPSS Modeler 介绍 IBM SPSS Modeler 是 IBM 在分析与预测领域解决方案的重要组成部分，它是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型， 并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。Modeler 的界面 图 1. IBM SPSS Modeler 界面 IBM SPSS Modeler 通过节点对数据进行处理，然后将这些节点连接起来，就形成了对数据处理的一系列过程，我们将这一过程称为数据流。也可以说 IBM SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品，这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。IBM SPSSModeler 将节点分为如下几种类型： 源：此类节点可将数据导入 IBM SPSS Modeler，如数据库、IBM SPSS Analytic Server 数据源、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。 记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、排序、抽样、合并和追加等。 字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。 图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。 建模：此类节点可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、贝叶斯网络、聚类算法、支持向量机、和数据排序等。 输出：节点生成数据、图表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。 导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection、数据库、XML、IBM SPSSAnalytic Server 数据 或 Excel）中查看的多种输出。 IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为 SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。 IBM SPSS SDAP 介绍 1. SDAP 的安装 IBM SPSS Data Access Pack（简称 SDAP）是在 Modeler 的安装盘附带的 ODBC 驱动程序，运行 setup.exe 文件以启动驱动程序安装，并选择所有相关的驱动程序即可。安装的 SDAP 必须和你使用的 Modeler Server 在同一台机器，也就是说如果你使用本地的 Modeler Server, 那么就安装在 Modeler Client 所在的机器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台机器，那么就需要安装在 Modeler Server 所在的机器。 图 2. SDAP 的安装 2. 创建 ODBC 这里以 Windows 7 为例，装好 SDAP 驱动后，从“开始”菜单中选择所有程序，选择管理工具，选择数据源 (ODBC)，在打开 的对话框中选择系统 DSN 选项卡，然后单击添加，在打开的对话了狂选择要添加的数据库的驱动 图 3. 选择驱动 点……余下全文
关于C4.5变量重要性和重要性关联
- 如何通过一棵C4.5算法构建的决策树获得mportant variables and their relative importance
- MFC中关联一个控件和变量的时候，可以选择是控件方式还是值方式173如果是控件方式0那么就是这个变量就代表了控件，如果是值方式，那么这个变量就代表了控件中显示的值1739比如你说的静态控件，可以与CStatic类型的变量关联，也可以与CString类型的关联1其实所谓的关联，只是MFC的一层封装而已，内部还是采用Windows SDK来操作的3951你如果想深入了解的话，可以去看看Windows SDK开发方面的东西，或者也可以深入到MFC的源代码中看看，MFC源代码在安装时有选项rv
