连接树算法

决策树算法详解

决策树算法详细介绍了如何利用MATLAB实现决策树算法，该算法在数据分析和机器学习中具有广泛的应用。

Matlab 11 2024-09-28

决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。

算法与数据结构 12 2024-07-13

分类算法：决策树详解

分类算法：将数据分类到预定义类别中。 分类算法面临的问题：过拟合、欠拟合、特征选择。 决策树算法：采用树状结构，通过一系列规则将数据划分到不同的类中。 评估模型准确性：使用准确率、召回率、F1值等指标。 应用：医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。

算法与数据结构 16 2024-05-13

基于连接树算法的布尔型贝叶斯网络参数学习

布尔型贝叶斯网络由布尔型变量构成，能够以线性多变量函数进行描述，使其在计算和处理上具备灵活高效的特点。通过连接树算法对网络进行分块化处理，可以有效提升算法效率。在此基础上，采用传统的最大似然估计方法对布尔型网络的参数进行学习。相较于基于狄利克雷或高斯分布等成熟算法，布尔型贝叶斯网络参数学习更贴近实际应用，在人工智能、数据挖掘等领域拥有广阔前景。

数据挖掘 18 2024-05-23

数据挖掘决策树算法

决策树基本概念 一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。 节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。 决策树算法 一种分类和回归的监督学习算法。 通过递归分割数据，创建决策树。 常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。 决策树研究问题 预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。 分类：将数据点分配到预定义的类别。 回归：预测连续变量的值。 主要参考文献 决策树的原理与应用 决策树算法的实现

数据挖掘 11 2024-04-30

Java实现的FP树增长算法

FP树增长算法是数据挖掘中挖掘频繁项集的有效方法，通过减少数据库扫描次数来提高效率。

数据挖掘 13 2024-07-15

概念层次树数据挖掘算法

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

数据挖掘 19 2024-04-30

基于树的公共子树查找算法综述

回顾了在有根、带标记和有序树中基于两棵树的公共子树查找算法及其历史背景。文章将公共子树查找问题分为三大类，并详细探讨了每类算法的代表性方法。特别地，结合数据挖掘领域的枚举树技术，提出了一种新的公共子树查找算法思路。最后，文章比较了各算法的效率，并深入分析了公共子树研究的现状和未来发展方向。

数据挖掘 9 2024-07-29

基于密度树的网格快速聚类算法

该算法将网格原理应用于基于密度树的聚类算法，提高效率，降低I/O开销。

数据挖掘 15 2024-05-20

数据挖掘技术——决策树算法

描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法，虽然内容为英文，但通过图示可清晰理解。

数据挖掘 10 2024-07-17