ID3算法C语言实现
ID3 算法是数据挖掘中常见的决策树算法,尤其适合分类问题。其基于信息增益来选择最佳特征进行划分,构建决策树。如果你对数据分类有兴趣,这个 C 语言实现的 ID3 算法挺实用的。代码结构简单,易于理解,适合初学者。你可以轻松调整规则和条件,进行实验。这里推荐几篇相关文章,不仅有 C 语言的实现,还有 MATLAB、Java 等不同版本的代码。通过这些不同的实现,能够加深对 ID3 算法的理解。如果你是 C 语言爱好者,这个项目一定能帮你快速掌握 ID3 算法的基本操作。
数据挖掘
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2025-06-11
ID3算法的C语言实现
数据挖掘中ID3算法的C语言实现非常详细,展示了其优秀的特性。
SQLServer
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2024-07-17
ID3算法C语言实现与优化
ID3 算法的 C 语言实现,结构清晰,逻辑也直白,挺适合刚入门决策树的同学上手试试。程序核心是用信息增益来划分数据,配套的分类规则总结得也蛮实用,比如穿得多又潮湿,率是不舒服的,光看规则就能理解算法怎么“想”的。
ID3 算法的优化实现代码结构比较紧凑,变量命名不绕弯,读起来顺眼。你要是想自己加点功能,比如剪枝或支持连续值,这份代码也是个不错的起点。用 C 写的,好调试,改动也灵活。
还有一张总结分类逻辑的表格(文中叫表 3),规则提取得挺接地气,比如“湿度大+穿多 = 不适”这种组合,结合生活场景一看就懂。这种方式还挺适合教学或做原型时用。
对比下其他资源,像《ID3 算法 C 程序实现与
数据挖掘
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2025-06-23
ID3算法C程序实现与优化
ID3算法C程序实现与优化
小组成员:* 何冬蕾 1011200136* 潘荣翠 1011200132* 李燕清 1011200128* 余燕梅 1011200135* 龙兴媚 1011200130
数据挖掘
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2024-05-20
ID3算法优化1.0用户兴趣度属性选择优化C语言实现
改进版的 ID3 算法优化挺有意思的,主要是在属性选择这块动了点手脚。原来选属性基本靠信息增益,但现在引入了用户兴趣度,挺人性化的设计,避免了小数据被大数据压死的情况。用 C 语言写的实现,结构清晰,逻辑也容易跟,适合对算法原理比较熟的你来深挖一下。
数据挖掘
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2025-06-24
ID3算法决策树程序实现
ID3算法决策树根结点穿衣指数正例:4,5,16,17,18,20。反例:6,7,8,9,12,13,19。温度正例:14,15。反例:1,2,3,10,11。风力正例:8。反例:9。湿度正例:1,2,3,10,11,14,15。
数据挖掘
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2024-04-29
MATLAB实现数据挖掘ID3算法详解
数据挖掘是信息技术领域的关键技术,其核心之一是ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法,由Ross Quinlan于1986年提出,用于分类任务。本教程详细介绍了如何使用MATLAB实现ID3算法,包括核心函数如mycreatetree.m和mychooseBestFeature.m的逻辑解析。算法通过选择最优特征进行数据划分,最大化信息增益来构建决策树,同时利用熵来衡量数据纯度。该教程还包括主程序run_id3.m的执行流程,以及数据集分割和子集获取的实现方法。这套完整的ID3算法实现流程为数据挖掘工作提供了重要参考。
算法与数据结构
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2024-07-16
决策树学习算法ID3
ID3(迭代二分器3)算法是一种经典的决策树学习方法,由Ross Quinlan于1986年提出。它专注于分类任务,通过构建决策树模型来预测目标变量。ID3算法基于信息熵和信息增益的概念,选择最优属性进行划分,以提高决策树模型的准确性。信息熵用于衡量数据集的纯度或不确定性,信息增益则是选择划分属性的关键指标。Delphi编程语言支持下的ID3算法展示了面向对象的实现方式。决策树模型直观地通过树状结构进行决策,每个节点代表特征,每个叶节点表示决策结果。
数据挖掘
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2024-08-28