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【数据挖掘】决策算法简介 ( 决策模型 | 模型示例 | 决策算法性能要求 | 递归创建决策 | 树根属性选择 )

决策模型 II . 决策模型 示例 III . 决策算法列举 IV . 决策算法 示例 V . 决策算法性能要求 VI . 决策模型创建 ( 递归创建决策 ) VII ....决策 树根属性 选择 I . 决策模型 ---- 1 . 决策 : 决策时基于 “” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ; 2 ....决策模型创建 : 决策模型创建的核心就是选择合适的树根 , 将重要的属性放在树根 , 然后子树中 , 继续选择子树中重要的属性放在子树的树根 , 依次递归 , 最终得到决策结果 ( 叶子节点 ) ;...递归操作 : 每个步骤先选择属性 , 选择好属性后 , 根据 总 ( 子树 ) 的树根属性划分训练集 ; ① 选择属性 : 递归由上到下决定每一个节点的属性 , 依次递归构造决策 ; ② 数据集划分...决策 树根属性 选择 ---- 1 . 属性选择方法 : 树根属性选择的方法很多 , 这里介绍一种常用的方法 , 信息增益 ; 2 .

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算法——

: 定义: 是n个节点的有限集。n=0时称为空。...在任意一颗非空中: (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点, (2)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、T3、……Tm,其中每一个集合本身又是一颗,并称为根的子树...,如下图 概念: 的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。...的度是内各结点的度的最大值。因为这棵结点的度的最大值是结点D的度为3,所以的度也为3,如下图:  结点的子树的根称为该结点的孩子,相应的,该结点称为孩子的双亲。...双亲在同一层的结点互为堂兄弟,中结点的最大层次称为的深度或者高度,如下图: 的父节点表示法: 1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List

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    算法

    的最大层次数 节点高度:以节点为根的子树的深度/高度 有序:以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新视作与原来的不同的 无序:以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新视作与原来的相同的 如果是无序...,上述两个可以当作是同一颗;如果是有序,上述两个不能当作是同一棵。...二叉 定义 二叉是一种每个节点度都不大于2的。其中,每个节点的子节点有左右之分且左右子节点所在的子树不可以交换位置,即二叉是一棵有序。 上述是两颗不同的二叉。...特殊的二叉 满二叉 所有叶子节点全部在最底层,且所有非叶子节点度都是2的 上述中就蓝色的是满二叉。...平衡二叉(AVL) 如果二叉中每个节点的左右子树高度差都不大于1,则这棵二叉就是平衡二叉 平衡二叉经典的应用场景就是与二叉搜索结合,形成平衡二叉搜索

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    算法-排序算法-选择排序

    /** * 排序算法-选择排序 * 选择排序(Selection Sort)算法也是比较简单的排序算法,其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列,从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序,其排序流程如下: * (1)首先从原始数组中选择最小的1个数据,将其和位于第1个位置的数据交换。...* (2)接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据,将其和第2个位置的数据交换。 * (3)然后不断重复上述过程,直到最后两个数据完成交换。至此,便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观,但是缺点是执行的步骤稍长,效率不高。

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    初级算法-

    摘要 的大部分问题都可以通过递归解决,即求一个的某个值可以转化为求左子树/右子树的值 二叉的最大深度 二叉最大深度就是max(左子树的最大深度,右子树的最大深度) + 1(根节点) public...right + 1: left+1; } 验证二叉搜索 二叉搜索是自左向右的有序,可以通过中序遍历,然后判断中序遍历的结果是否有序 public boolean isValidBST(TreeNode...二叉搜索本身就是有序的,所以将有序数组转换为二叉搜索,就是按照左根右的顺序构建树,根节点就是中间的值,使用递归来解决 public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums..., mid -1); head.right = generateSortedArray(nums, mid+1,end); return head; } 初级算法...(2)-链表 初级算法-动态规划

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    算法篇:之翻转

    算法: 个人觉得这种类型题目的根本在于对题目的理解,所以理解翻转二叉的定义就很重要。...我们先看下什么是翻转二叉:翻转的意思就是根节点不变,左右子树交换位置,当然这里的左右子树也得是翻转之后的二叉。 解法: 1.空节点和单个节点的二叉是不需要翻转的。...题目2: 解法: 是题目1的变形题目:二叉部分翻转我们观察翻转二叉会发现,翻转后的节点他们所处的层次没有变化,只是左右交换了位置,基于这个原因,我们将本题目拆分成。...1.两棵的左子树与右子树都相同。 2.两棵的左子树==右子树,并且右子树==左子树。 3.两棵都为nil的话,是相同的。 4.两棵一棵为nil,则不相同。...5.两棵的根节点数值不相同则整棵就不相同。 https://leetcode-cn.com/problems/flip-equivalent-binary-trees/ ?

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    【机器学习】决策算法理论:算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

    决策概念 通过不断的划分条件来进行分类,决策最关键的是找出那些对结果影响最大的条件,放到前面。 我举个列子来帮助大家理解,我现在给我女儿介绍了一个相亲对象,她根据下面这张决策图来进行选择。...决策通过历史数据,找出数据集中对结果影响最大的特征,再找第二个影响最大的特征。若新来一个数,只要根据我们已经建立起的决策进行归类即可。 2....预剪枝和后剪枝 的层级和叶子节点不能过于复杂,如果过于复杂,会导致过拟合现象(过拟合:训练时得分很高,测试时得分很低)。...预剪枝和后剪枝都是为了防止决策太复杂的手段 5.1 预剪枝         在决策的建立过程中不断调节来达到最优,可以调节的条件有: (1)的深度:在决策建立过程中,发现深度超过指定的值,那么就不再分了...通过剪枝前后的损失对比,选择损失小的值,考虑是否剪枝。 a是自己调节的,a越大,叶子节点个数越多,损失越大。因此a值越大,偏向于叶子节点少的,a越小,偏向于叶子节点多的。

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    决策的原理_决策特征选择

    决策的原理:根据树结构进行决策,可以用于分类和回归。一颗决策包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发,对每个特征划分数据集并计算信息增益(或者增益率,基尼系数),选择信息增益最大的特征作为划分特征,依次递归,直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分,形成决策。 决策 优点 1....样本发生一点点变化会导致的结构剧烈变动 决策算法:ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足: 无法处理连续特征;信息增益使得算法偏向于取值较多的特征;没有考虑缺失值和过拟合的问题...C4.5算法 优点: 可以处理连续特征,引入增益率校正信息增益,考虑了数据缺失和过拟合的问题;不足: 剪枝方法有优化空间,生成的多叉运算效率不高,大量对数运算和排序运算很耗时,只能用于分类不能回归。...CART算法 优点: 解决了C4.5算法的不足,可分类可回归;不足: 的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动,特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。

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    机器学习算法选择

    对于你的分类问题,你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么?...当然,如果你真的在乎精度(accuracy),最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个算法达到最优解,最后选择最好的一个。...与决策与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法)。...决策中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝,因此要注意一下信息增益的计算公式,并深入理解它。 信息熵的计算公式如下: ? 其中的n代表有n个分类类别(比如假设是2类问题,那么n=2)。...优点 能够处理大型特征空间 能够处理非线性特征的相互作用 无需依赖整个数据 缺点 当观测样本很多时,效率并不是很高 有时候很难找到一个合适的核函数 算法选择参考 首当其冲应该选择的就是逻辑回归,如果它的效果不怎么样

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    特征选择算法实战

    以决定预期结果,也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。...2.特征选择与聚类分析算法 Relief为一系列算法,它包括最早提出的Relief以及后来拓展的ReliefF和RReliefF,其中RReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的,下面仅介绍一下针对分类问题的...聚类算法有很多种,在需要时可以根据所涉及的数据类型、聚类的目的以及具的应用要求来选择合适的聚类算法。下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。...其次,这种算法要求事先给出要生成的簇的数目k,显然这对用户提出了过高的要求,并且由于算法的初始聚类中心是随机选择的,而不同的初始中心对聚类结果有很大的影响。...下面将对特征权重按照从大到小的顺序,选择相应的数据,进行聚类分析,结论如下: 1.直接选择全部9种属性,分类成功率为:94.44%; 2.选择属性6,属性1,分类成功率为:91.36%; 3.选择属性6

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    Python算法——选择排序

    选择排序(Selection Sort)是一种简单的排序算法,它的基本思想是在未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,然后将其放在已排序部分的末尾。...选择排序不同于冒泡排序,它不需要反复交换元素,因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。...选择排序的核心思想是每一轮选择一个最小的元素,并将它交换到已排序部分的末尾。这一过程持续多轮,每轮选择一个最小的元素,直到整个数组有序。 下面是一个示例,演示选择排序的过程。...与冒泡排序一样,选择排序不是最高效的排序算法,但它是一种简单易懂的算法,适用于小型数据集。 总之,选择排序是一种简单的排序算法,通过选择最小元素并将其放在已排序部分的末尾,实现了排序数组的目标。...了解选择排序有助于理解排序算法的基本原理,并为学习更高效的排序算法奠定了基础。

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    浅析选择排序算法

    选择排序(Selection Sort) 一、算法描述 在一个长度为 N 的无序数组中,第一次遍历 n 个数找到最大的和最后一个数交换。...最后排序为 [1 2 3 4 7 9] 二、算法实现 #include int findMaxPos(int arr[], int n){ int max = arr[0];...4,9,3,1,7,2}; selectionSort(arr,6); for(int i=0; i<6; i++){ printf("%d\n",arr[i]); } } 输出 三、算法分析...平均时间复杂度:O(n2) 空间复杂度:O(1) 稳定性:不稳定(例如序列9 8 5 2 5,我们知道第一遍选择第1个元素9会和5交换,那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定的排序算法...) 四、适用场景 选择排序适用于数据量很小的排序场景,因为选择的实现方式较为简单。

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