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

决策树模型 II . 决策树模型示例 III . 决策树算法列举 IV . 决策树算法示例 V . 决策树算法性能要求 VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 ) VII ....决策树树根属性选择 I . 决策树模型 ---- 1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ; 2 ....决策树模型创建 : 决策树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 , 根据总树 ( 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 , 依次递归构造决策树 ; ② 数据集划分...决策树树根属性选择 ---- 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——树

树：定义：树是n个节点的有限集。n=0时称为空树。...在任意一颗非空树中：（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树，并称为根的子树...，如下图概念：树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。...树的度是树内各结点的度的最大值。因为这棵树结点的度的最大值是结点D的度为3，所以树的度也为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，树中结点的最大层次称为树的深度或者高度，如下图：树的父节点表示法： 1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List

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算法：树

树的最大层次数节点高度：以节点为根的子树的深度/高度有序树：以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新树视作与原来的树不同的树无序树：以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新树视作与原来的树相同的树如果是无序树...，上述两个树可以当作是同一颗树；如果是有序树，上述两个树不能当作是同一棵树。...二叉树定义二叉树是一种每个节点度都不大于2的树。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，即二叉树是一棵有序树。上述是两颗不同的二叉树。...特殊的二叉树满二叉树所有叶子节点全部在最底层，且所有非叶子节点度都是2的树上述中就蓝色的树是满二叉树。...平衡二叉树（AVL）如果二叉树中每个节点的左右子树高度差都不大于1，则这棵二叉树就是平衡二叉树平衡二叉树经典的应用场景就是与二叉搜索树结合，形成平衡二叉搜索树。

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算法| 选择排序

选择排序是“傻瓜式”的算法。如图所示，对于一个一维的数组(列表) ? 第一步要找到其中的最小值将其放到第一个位置，然后找余下的最小值放到第二个位置，以此类推。来看动态演示： ?...下面是算法： For i = 1 to n – 1 查找a[i] to a[n]的最小值 if i/=最小值索引...选择排序虽然是效率不是很高的排序算法，不过它在我们编程的时候还是会经常使用，使用次数有时候可能要比效率更高的那些算法更高。

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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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选择排序算法

上文：冒泡排序算法 ---- 背景一组整型无序数组，通过选择排序算法进行排序，从小到大排序或者从大到小。.../** * @author: csh * @Date: 2021-08-29 21:31 * @Description:选择排序 */ public class SelectionSort {..., 13, 99, 111] 第:5次排序[1, 2, 6, 7, 13, 100, 99, 111] 第:6次排序[1, 2, 6, 7, 13, 99, 100, 111] 通过上面数据可以得知，选择排序的实现原理是...时间复杂度和稳定性由于遍历一次的复杂度为O(N),而遍历多少次取决于数组长度N-1,所以选择排序的时间复杂度为

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【算法】选择排序

选择排序实现流程一串无序排列的数，选出最大(小)的数，与最后一个数交换位置，再在前面(除去选出的这个最大的数)选出一个最大的数与倒数第二个数交换，重复这个过程。...= len - i - 1) { swap(arr[len - i - 1], arr[max]); } } print(arr, len); //我不喜欢这种选择排序的写法，不够一目了然

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选择排序算法

冒泡排序算法是算法与数据结构中最基础的排序算法。学会这个算法是有必要，在2010年左右的时候，很多时候面试都会冒泡排序算法。那时候IT行业没现在这么卷，大部分都考察一下冒泡排序就OK了。...当然有必要，基础算法必须掌握，体现你的技术热情，对走技术路线是有绝对的帮助的。冒泡排序就是排队一样，矮的排前面，高的排后面。刚开始是乱序的，那就从第一个开始调整，把最高排到后面。

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置换-选择算法

为什么要引入置换-选择排序我们都知道，减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n，每个归并段的长度为t，则归并段的个数为r=[n/t]。...因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件：该数必须大于当前初始归并段中任意数字该数是符合条件1的可选数中最小的一个如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时

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初级算法-树

摘要树的大部分问题都可以通过递归解决，即求一个树的某个值可以转化为求左子树/右子树的值二叉树的最大深度二叉树最大深度就是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; } 验证二叉搜索树二叉搜索树是自左向右的有序树，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...二叉搜索树本身就是有序的，所以将有序数组转换为二叉搜索树，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：树之翻转树

算法：个人觉得这种类型题目的根本在于对题目的理解，所以理解翻转二叉树的定义就很重要。...我们先看下什么是翻转二叉树：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树。解法： 1.空节点和单个节点的二叉树是不需要翻转的。...题目2：解法：是题目1的变形题目：二叉树部分翻转我们观察翻转二叉树会发现，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。...1.两棵树的左子树与右子树都相同。 2.两棵树的左子树==右子树，并且右子树==左子树。 3.两棵树都为nil的话，是相同的。 4.两棵树一棵为nil,则不相同。...5.两棵树的根节点数值不相同则整棵树就不相同。 https://leetcode-cn.com/problems/flip-equivalent-binary-trees/ ?

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

决策树概念通过不断的划分条件来进行分类，决策树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树图来进行选择。...决策树通过历史数据，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树进行归类即可。 2....预剪枝和后剪枝树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树太复杂的手段 5.1 预剪枝在决策树的建立过程中不断调节来达到最优，可以调节的条件有：（1）树的深度：在决策树建立过程中，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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决策树的原理_决策树特征选择

决策树的原理：根据树结构进行决策，可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、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，形成决策树。决策树优点 1....样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动决策树的算法：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，生成的多叉树运算效率不高，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：树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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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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排序算法：选择排序

选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。...//1 选择排序 selectSort1(a); print(a); long endTime = System.currentTimeMillis()

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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。...与决策树与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）。...决策树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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【小算法】选择排序

选择排序是一种非常容易理解的算法。算法思路假设有下面一组数据，需要从小到大升序排列。选择排序的算法是 1. 创建一个列表或者数组 2. 第一次遍历数组，找出最小的一个数存放在新的数组中。 3....时间复杂度用大 O 表示法，选择排序的时间复杂性度是 O(n2)O(n^2)O(n2). 一个列表有 n 个元素，遍历一次需要 n 次操作，所以一次遍历是 O(n)O(n)O(n)....选择排序要进行 n 次遍历，所以时间复杂性度就是 O(n∗n)O(n*n)O(n∗n)。...1)*n/2) O(n+n−1+n−2+n−3+...+2+1)=O((n+1)∗n/2) 但是，在大O 表示法中，常数项可以被省略，所以最终还是要用O(n2)O(n^2)O(n2)表示，这一结果表示选择排序并不快

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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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直接选择排序算法

直接选择排序算法思想无序数组a[0…n-1]，第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值，与a[0]交换，第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值，与a[1]交换，…....，第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值，与a[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按关键字从小到大排列的有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7，数组a中的7个元素为[8,3,2,1,7,4,6...直接选择排序为原地排序，空间复杂度O(1)。直接选择排序不是稳定的排序算法。...---- 算法实现直接选择排序算法伪代码 //直接排序 SELECTION_SORT(A) { for i=1 to n-1 min=i for j=i+1 to n...if A[min] > A[j] min = j swap A[min] A[i] } Test 用直接选择排序算法对数组arr[10] = {8, 5,

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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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