c4.5算法,快速聚类算法

bert模型 2023-11-22 12:39 745 墨鱼

bert模型

c4.5算法,快速聚类算法

C4.5算法0. 引言C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的数据挖掘之C4.5决策树算法1.决策树算法实现的三个过程：特征选择：选择哪些特征作为分类的标准是决策树算法的关键，因此需要一种衡量标准来进行特征的确定，不同

C4.5算法是ID3算法的一种延伸和优化，C4.5算法对ID3算法主要做的改进是：1)通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中分裂属性的不足；2)通过将连续型的属性进C4.5算法有如下优点：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。此外，C4.5

C4.5算法这次我们每次进行选取特征属性的时候，不再使用ID3算法的信息增益，而是使用了信息增益率这个概念。首先我们来看信息增益率的公式：由上图我们可以看出，信息增益率=信息增益C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法进行了改进，改进点主要有：用信息增益率来选择划分特征，克服了用信息增益选择的不足，但信息

＋▂＋ C4.5算法之所以是最常用的决策树算法，是因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算的进行了改进和补充。C4.5算法采用信息增益率作为选择分支属性的标准，克服了ID C4.5算法是⽤于⽣成决策树的⼀种经典算法，是ID3算法的⼀种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了⼀下⼏点改进：（1）通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：快速聚类算法