基于邻居规则的分类算法课件.pptx
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- 关 键 词:
- 基于 邻居 规则 分类 算法 课件
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1、敬烜基于邻居规则的分类算法LOGO1目录1234常见分类器算法CRN算法原理算法结果比较算法不足21决策树分类器3决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例。叶子节点即为实例所属的分类树上每个节点说明了对实例的某个属性的测试节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值下图即为一颗决策树 对于每一个输入例如(男,10,北京)、(女,30,成都),遍历这棵树 都能得到结果。1根据天气情况决定是否外出的决策树4上面的决策树对应下面的表达式15怎么建立这棵树?构造一棵决策树要解决的4个问题;(1)收集待分类的数据,这些数据的所有属性应该是完全标注的。(2)设计分类原则,即数据的哪些属性可以用来
2、分类,以及如何将该属性量化。(3)分类原则的选择,在众多的分类准则中,每一步选择哪一准则是最终的树更令人满意。(4)设计分类停止条件。通用分类目标是整棵树的熵的总量最小。1决策树之ID3算法6ID3的思想自顶向下构造决策树从“哪一个属性将在树的根节点被测试”开始使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力ID3的过程分类能力最好的属性被选作树的根节点根节点的每个可能值产生一个分支训练样例排列到适当的分支重复上面的过程ID3中衡量属性分类能力的标准信息增益 熵),(ASGain)(SEntropy1神经网络7神经网络或者称作连接模型,它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息
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