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

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 những ứng dụng khai phá cơ sở dữ liệu có kích thước nhỏ. C4. 5 sử ... đến lá và lá biểu diễn dự đoán giá trị phân lớp mẫu đó.3.2. Các vấn đề trong phân lớp dữ liệu sử dụng cây quyết định. Các vấn đề đặc thù trong khi học hay phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định...

48
4,222
10

Phân lớp bằng cây quyết định và cài đặt thuật toán ID3

... 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 định ở trên. Nhưng quá trình phát triển cây quyết định đắt ... dữ liệu bằng cây quyết định Bài tập lớn lý thuyết nhận dạng_nhóm 20 Page 2 Phân lớp bằng cây quyết định và cài đặt thuật toán ID3 ID3 áp dụng hàm induce_tree một cách đệ quy cho từng phân vùng.Ví...

32
5,096
25

ĐỀ TÀI: KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG pdf

... 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 định 19 2.1.4 Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định 19 ... quyết định: CLS, ID3, C4. 5, rút gọn các luật quyết định và đánh giá các thuật toán xây dựng cây quyết định. Chƣơng ba: cài đặt chƣơng trình hỗ trợ ra quyết đinh bằng cây quyết đinh dựa trên thuật...

45
2,888
128

Tìm Hiểu Và Cài Đặt Thuật Toán GTS

... tham quan và quay về địa điểm banđầu, mỗi điểm tham quan chỉ qua 1 lần, sao cho chi phí là ít nhất. Ví dụ:Tìm Hiểu Và Cài Đặt Thuật Toán GTSTOUR={1 ,5} COST =0 +2V =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 có đường đi giữa v và u COST ... nhất và chi phí tương ứng theo thuật giải GTS1 vớiđỉnh xuất phát =1. Bước 1. TOUR ={} COST =0 V=1// đỉnh xuất phátBước 2:Chọn w = 5/ / đỉnh được chọn vì có chi phí thấp nhất BÀI TOÁN...

17
4,115
6

Tiểu luận khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm Weka phân lớp cho bộ dữ liệu golf dataset bằng cây quyết định C4.5

... liệuTHUẬT 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 sẽ bắt đầu từ nút gốc của cây quyết ... Những dữ liệu đưa vào có thể chứa đựng nhiều lỗi điều này liên quan đến kĩ thuật giản lược những dữ liệu thừa.- Trong các thuật toán học cây quyết định thì ID3 và C4. 5 là hai thuật toán phổ dụng...

11
1,087
7

khai phá dữ liệu bằng cây quyết định.

... các thông tin đầu vào. . 312.2.3. 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. Rút ra các luật từ cây quyết định. 2.2. Các thuật toán ... Kỹ thuật học máy dùng trong cây quyết định được gọi là học bằng cây quyết định, hay chỉ gọi với cái tên ngắn gọn là cây quyết định. [3]Ví dụ: Cây quyết định phân lớp mức lươngHình 2.1 Cây quyết...

33
1,709
27

Cài đặt thuật toán xác định các thành phần liên thông bằng Pascal

... input; tplt; output;END.File vào ví dụ: (TPLT.INP) 5 41 22 31 34 5 File ra tương ứng: (TPLT.OUT) 2 1 2 3 4 5 CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN TÌM CHU THÀNH PHẦNLIÊN THÔNG BẰNG CHƯƠNG TRÌNH PASCALThành ... .xmymTrong đó, n số đỉnh, m làsố cạnhSau khi lấy dữ liệu, chương trình sẽ xác định các thànhphần liên thông và lưu vào tệp TPLT.OUT có cấu trúc: kx1x2…y1y2…… …. …z1z2…Trong ... TÌM CHU THÀNH PHẦNLIÊN THÔNG BẰNG CHƯƠNG TRÌNH PASCALThành phần liên thông.Chương trình xác định các thành phần liên thông.Dữ liệu được lấy từ tệp TPLT.INP là ma trận :n mx1y1x2y2....

Phương pháp khai phá dữ liệu bằng cây quyết định

... 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 một cây quyết định người ta thường sử ... điểm của cây quyết định. So với các phương pháp khai phá dữ liệu khác, cây quyết định là phương pháp có một số ưu điểm: Cây quyết định dễ hiểu. Người ta có thể hiểu mô hình cây quyết định sau...

Tìm hiểu khai phá dữ liệu bằng cây quyết định

... 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 cây quyết định, sử dụng cây quyết định để dự ... thiếu hoặc bị nhiễu.- Thuật toán C4. 5: Để tiếp tục khắc phục những nhược điểm của thuật toán ID3, Quinlan đã đưa ra thuật toán C4. 5 (C4. 5 là sự cải tiến cho thuật toán ID3 và cọi là phiên bản...

50
1,239
8

Về các thuật toán xây dựng cây quyết định và rút gọn tập luật. pdf

... > 75 <= 75 {N10,N12,N14} {N4}n¾ng ma nhiÒu m©y{N5} {N11, N13} {N8}Thi ®ÊuQuang c¶nhNhiÖt ®éQuang c¶nhGiã to<28 >=34 [28,34]{N5, N8, N11, N13} {N2, N3, ... ®ÊuGiã toGiã to> 75 <= 75 {N10,N12,N14} {N4}n¾ng ma nhiÒu m©y{N5} {N11, N13} {N8}Thi ®ÊuQuang c¶nhNhiÖt ®éQuang c¶nhGiã to<28 >=34 [28,34]{N5, N8, N11, N13} {N2, N3, ... N2, , N14} [9+, 5- ]Quang c¶nhN¾ng NhiÒu m©y Ma{ N1, N2, N3, N4, N5}[2+, 3-]{ N6, N7, N8, N9}[4+, 0-]{ N10, N11, N12, N13, N14}[3+, 2-]Thi ®Êu??{ N1, N2, , N14} [9+, 5- ]Quang c¶nhN¾ng...

10
1,140
7

Xem thêm