21决策树的生长贪婪搜索（greedy search） 选定作为测试的属性：分类能力最好的属 性被选作树的根节点的测试； 为根节点的属性的每个可能值产生一个Байду номын сангаас 支（离散情况），并依属性值划分样例；重复该过
其中每个元组表示一个实例, 前面的数字为实例序号, 后面的字母为实例的决策项保险类别(下同)。另外, 为了简洁, 在下面的决策树中我们用“小”、“中”、 “大”分别代表“＜21”、 “≥21且≤25”、 “＞ 25”这三个年龄段。显然, S
6） 对第i个子子结点，以D i为训练集,以A − A g为特征集，递归地调用用（1）~（5），得到子子树 T i，返回T。3.2 C4.5与ID3算法相似，C4.5算法对ID3算法进行行行了了改进，C4.5在生生成的过程中，用用信息增益比
机器学习决策树ID3算法的源代码上（VC6.0测试通过） 发布: 2009-4-16 11:42 | 作者: 天涯| 来源: 资讯 [i=s] 本帖最后由天涯于2009-4-17 13:03 编辑 这个的重要，不用多说了吧，有什么意见和建议
if(bn==0) {//待分结点的样本集为空时，加上一个树叶，标记为训练集中最普通的类//记录路径与前一路径相同的部分 for(i=1;iTrip;i++)if(path_a[leaves][i]==0){ path_a[leaves][
信息的定量描述衡量信息多少的物理量称为信息量。若概率很大，受信者事先已有所估计，则该消息信 息量就很小；若概率很小，受信者感觉很突然，该消息所含信息 量就很大。信息量的定义根据客观事实和人们的习惯概念，函数f(p) 应满足以下条件：1. f
{ele = iter.next();if (ele.attributeValue("value").equals(value))break;}if (infoPure(subset)){ele.setText(data.get(subse
程序附录......................................................................................
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