CART

CART 算法的 MATLAB 实现，结构上挺规整的二叉树，每个非叶节点就两个分支，逻辑清晰，不容易绕晕。整体流程也蛮标准的：先用 PCA 做数据预，降个维，清清噪声；递归造树，选分割点那块儿挺讲究的——你可以指定用熵、基尼指数或者方差，不想太细也能直接用默认参数跑起来。分类完再来一波决策表面生成，效果可视化也方便，调参的时候比较有底。make_tree和use_tree两个函数是关键，建议多读几遍源码，理解了之后自己改着用会轻松不少。

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

C++写的CART 分类和回归树实现，结构清晰、代码不啰嗦，挺适合拿来学习算法或者搞个项目原型的。 源码目录规整，数据格式要求也不复杂。训练数据和测试数据都用一种类似label feature:value的方式，特征值如果是 0 就干脆不写，省空间也快不少。嗯，挺合理。 标签从 1 开始编号，比如 4 类问题，就用 1、2、3、4。特征 ID 也得升序排，像1:0.3 3:0.5 7:0.1这样，不然读取会出问题。适合你自己生成数据喂模型，也方便测试。 回归和分类都能搞定，写法偏底层，适合熟悉算法逻辑。你想看 C++里怎么实现二叉树分裂、Gini 系数这些，那这套代码还挺不错的。 还有几个相

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

Cart Pendulum Template for MATLAB - This guide provides an overview of the MATLAB code for simulating the dynamics of a cart-pendulum system using the RDS2020 framework. The primary entry point of the application is main.m, which utilizes various dynamics-related functions through a wrapper. These f

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。

分类回归树（CART）节点专家页签界面设计简洁，操作也挺直观。它允许你方便地调整和选择各种参数，适合用于数据挖掘中的分类和回归任务。通过 SPSS Clementine 工具，你可以直观地配置模型，优化过程。其实，我挺推荐在做数据时，多用这些专家页签，它们的界面清晰，响应也快，而且功能比较齐全，可以大程度上提升工作效率。 你可以参考一些相关的文章，譬如QUEST节点专家页签，它了如何利用SPSS Clementine进行分类建模，内容相当详细。此外，还有多关于先验概率选项、散点图以及抽样节点的应用，挺适合初学者和有一定基础的开发者使用。，这些资源结合起来能你深入了解 CART 的使用方法和细节