Phân lớp bằng cây quyết định và cài đặt thuật toán C4 5

... cây quyết định. 4.1. Tư tưởng chung. Phần lớn các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định có mã giả như sau: Hình : Mã giải của thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định Các ... II. Thuật toán C4. 5. Với những đặc điểm C4. 5 là thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định hiệu quả và phổ biến trong nhữ...

Ngày tải lên: 30/11/2013, 14:22

... 20 Page 10 Phân lớp bằng cây quyết định và cài đặt thuật toán ID3 Trong mô hình phân lớp, thuật toán phân lớp giữ vai trò trung tâm, quyết định tới sự thành công của mô hình phân lớp. Do vậy ... 20 Page 4 Phân lớp bằng cây quyết định và cài đặt thuật toán ID3 Điều này nghe có vẻ mâu thuẫn với khẳng định ưu điểm của cây quyết...

Ngày tải lên: 30/11/2013, 14:22

... 2.1 .5 Xây dựng cây quyết định. 21 2.1.6 Rút ra luật từ cây quyết định 22 2.2 Các thuật toán xây dựng cây quyết định 22 2.2.1 Thuật toán CLS 22 2.2.2 Thuật toán ID3 23 2.2.3 Thuật toán C4. 5 ... DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 18 2.1 Cây quyết định 18 2.1.1 Giới thiệu 18 2.1.2 Các kiểu cây quyết định 18 2.1.3 Ưu điểm của cây quyết đ...

Ngày tải lên: 11/03/2014, 06:21

... tham quan và quay về địa điểm ban đầu, mỗi điểm tham quan chỉ qua 1 lần, sao cho chi phí là ít nhất. Ví dụ: Tìm Hiểu Và Cài Đặt Thuật Toán GTS TOUR={1 ,5} COS T = 0 +2 V =5 VI. Code cài đặt Visited: ... như thế Bài toán không có lời giải, dừng thuật giải COST = COST + min; TOUR[nCount++] = w; Visited[w] = 1; v = w; } Nếu số thành phố đã qua bằng nCities và...

Ngày tải lên: 05/06/2014, 17:18

... liệu THUẬT TOÁN PHÂN LỚP HỌC CÂY QUYẾT ĐỊNH C4. 5 1. Giới thiệu: - Cây quyết định là phương pháp xấp xỉ hóa bằng hàm mục tiêu những giá trị rời rạc trong đó những hàm được học được thể hiện bằng cây ... định sự phân loại xấp xỉ theo những luật của cây quyết định. Cây quyết định sẽ phân loại các trường hợp bằng cách duyệt từ nút gốc đến những nút lá. Chúng ta...

Ngày tải lên: 13/12/2013, 11:27

... các thông tin đầu vào. . 31 2.2.3. Thuật toán C4. 5 2.2.4. Thuật toán SLIQ [5] 2.2 .5. Cắt tỉa cây quyết định 2.2.6. Đánh giá và kết luận về các thuật toán xây dựng cây quyết định Chương 3: Xây ... 2.1. Cây quyết định 2.1.1. Định nghĩa cây quyết định 2.1.2. Ưu điểm của cây quyết định 2.1.3. Vấn đề xây dựng cây quyết định 2.1.4....

Ngày tải lên: 25/04/2013, 10:41

... input; tplt; output; END. File vào ví dụ: (TPLT.INP) 5 4 1 2 2 3 1 3 4 5 File ra tương ứng: (TPLT.OUT) 2 1 2 3 4 5 CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN TÌM CHU THÀNH PHẦN LIÊN THÔNG BẰNG CHƯƠNG TRÌNH PASCAL Thành ... . x m y m Trong đó, n số đỉnh, m là số cạnh Sau khi lấy dữ liệu, chương trình sẽ xác định các thành phần liên thông và lưu vào tệp TPLT.OUT có cấu trúc: k x 1 x 2 … y 1 y 2 … … …....

Ngày tải lên: 03/07/2013, 21:50

... nghĩa và tầm quan trọng của việc khám phá tri thức. Chương hai trình bày các phương pháp khai phá dữ liệu bằng cây quyết định, khái niệm cơ bản về cây quyết định, các thuật toán ID3, C4. 5, và ... thuật ID3 có xu hướng chọn cây quyết định ngắn hơn là những cây quyết định dài. 2.2.6. Đánh giá hiệu suất của cây quyết định. Để đánh giá hiệu suất của...

Ngày tải lên: 17/02/2014, 09:44

... ra quyết định. Cây quyết định là một dạng đặc biệt của cấu trúc cây. Tạo cây quyết định chính là quá trình phân tích cơ sở dữ liệu, phân lớp và đưa ra dự đoán. Cây quyết định được tạo thành bằng ... phá dữ liệu bằng cây quyết định, các thuật toán xây dựng cây quyết định. Ứng dụng: Xây dựng chương trình demo cho ứng dụng khai phá dữ liệu bằng...

Ngày tải lên: 02/03/2014, 14:05

... > 75 <= 75 {N10,N12,N14} {N4} n¾ng ma nhiÒu m©y {N5} {N11, N13} {N8} Thi ®Êu Quang c¶nh NhiÖt ®é Quang c¶nh Giã to <28 >=34 [28,34] { N5, N8, N11, N13} {N2, N3, ... ®Êu Giã to Giã to > 75 <= 75 {N10,N12,N14} {N4} n¾ng ma nhiÒu m©y {N5} {N11, N13} {N8} Thi ®Êu Quang c¶nh NhiÖt ®é Quang c¶nh Giã to <28 >=34 [28,34] { N5, N8, N11, N13} {N2, N3, ... N2, , N14} [...

Ngày tải lên: 04/04/2014, 04:20