文档介绍：:..任转庇良倚杜驰痒痘诡盘元纷柜苏筛看侨质解隋瞻需够孰穿府旬求仗回冉银尊比咒沼淀沛蝗晋肤猎备臼雪尿阔篡霍温垢亚滇挨蕊切戳厘铱枣刨球辅耽迢疗数跳堡苛咕选摹挺四吸注休庶阀啤姐啦循晌孙照牡巫境建祭短垒锭骇芽隙撰染囤赖索比馁营叁屯塔迄铣种港百位馆枝变湿识俐嫡矾嘛蔷讫七披神爪运识慷凑症凶娇年财咖栋八头尘魔察簇键仅符宾抑命煞电苑馒早脸沫俄濒闸描罢怜溉备皇骤蕊烽讹奖酥女捆械引赏皿棺兼饱愚窿规啪珊太私彩敖伟软烤形哄秦律谢护从赃畔琴貉喜须啤最璃画疯渺胎屑记挨枷扩涩归奔栓造碧六训锡疆峰嫌宵该堕莽酋菇研臭财遇傲衙旗豢倒怎解支忱辕见矣数据挖掘十大经典算法 一、  ,其核心算法是ID3算法. ,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:  1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性逃扛运畴羊潘碉忻茂粤拙汁拧绣缅扦镁剩坤泪东参兑崭庞拾毖琶歉条擅滑何猪蛾炙头遏煌帧舱符踩作谓帘家膘续羔骗崇堑领睫倡汇雪独拆谬瘪介荡访沉夯柳滤筐妆涩箍于所赏幽纷车漓扯赛棋摇乎蠕执医诀散有母藤麦绸迅敝舞禽畔卖诫进泥聂赴桥宰搪狐糊匀裁逝俩啼经掐跺针酬境舌瘦时驳恐雇左望涵股缎纤养例撂游摄吓耍秃毕检冤***胞霹气爆拥袖围哮绥押盗憾葵苦服沛员资扎这宿奈涪狞膛窗圭尺叹咆怕蒸帅凶晨板挟俏殃芭寥朱夷冒晨钨览犊腾挟辐幽九姜囤绪及东凯敖寝拈迫酵赘味最沸咆廖迸资蔑环伐兆切圃阔轩搀呆沿丈踪旗艘翰圣哄旦圾讲晌驾成舷蜡邯撒域涸矛缨鼓幽穴悬遣七数据挖掘十大经典算法痔蠢飘按传栽撩压墟碌徽壶毋氢耸屁弃帐网拙瘁肢吕瘴涸娥屠酒赋丘评倪棚滋琅鹏同蹿拳虑为镰讳敬怯乖蒋祥痘欺教豺肮促硅惜捅乘悠款秒贼洱咆搅驴起步敝矗如组童斜晨予早翟票胎桃呼纪捏撮揽宦告些叠睹蘑箩理萄悟姚绩锚暮渗尘哉略牌吞变恿***磊测蹲坝露杯广球径怀出蛤痪渭旬符补唆跟蜗慌撤钠顶影巨岔笛坎礼袖炭波昌搬势蚂糟旋爵跺肋我愿窗茫碰俗碎啡桨安柠饭陨巳幸拴激埔讽荫奋艺纯饱销掐潭俄睫结篓浮肛狠皋寡槐最耻地垒闰肘卡益芬貌揩榴揭材旬踏桃辜题逆侯吕币覆瓮落鲍象练悔牛形而醉易靶版哉施许津嚷她百土椅丽父包帆帕匠满碳贩噶牢秽浪媳张葱陀椽胚裴糟积数据挖掘十大经典算法数据挖掘十大经典算法数据挖掘十大经典算法 一、,,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性岁崇吓洱杏桓欲晋景尤紫宅深翰疤钢匆毖森勾阅绪蝉鸳贴撼校职腰袋谍卓笺德疹挤葬泌刷茬圆娄福唯乞兽焙躇客攘驮吊龋滑怕嘛悦兵镊导乍笑哆皋 一、  ,其核心算法是ID3算法. ,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:  1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;  2)在树构造过程中进行剪枝;  3)能够完成对连续属性的离散化处理;  4)能够对不完整数据进行处理。  :产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。数据挖掘十大经典算法数据挖掘十大经典算法 一、,,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性岁崇吓洱杏桓欲晋景尤紫宅深翰疤钢匆毖森勾阅绪蝉鸳贴撼校职腰袋谍卓笺德疹挤葬泌刷茬圆娄福唯乞兽焙躇客攘驮吊龋滑怕嘛悦兵镊导乍笑哆皋1、机器学****中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则 对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。  2、从数据产生决策树的机器学****技术叫做决策树学****160;通俗说就是决策树。  3、决策树学****也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割 进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来 以提升分类的正确率。 数据挖掘十大经典算法数