这是英文版的带花树论文，讲述了解决二分图和一般图的最大匹配、最大加权匹配的方法。

基于蚁群优化的改进决策树算法研究，张忠坤，周亚建，本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree)，该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��

心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed e

使用Python写决策树算法（c4.5决策树），包括代码和源数据。代码量少，并且写好注释，清晰易懂。但是调了许多包没有用上，可适当删改。

受煤矿配电网区域规模的约束,传统启发式搜索很难快速定位配电网故障,无法实现配电网故障自愈。以煤矿典型配电网为研究对象,采用最小生成树算法建立相关数学模型对其进行故障定位及重构。将煤矿配电网内的电源、负荷、开关作为节点,配电网可靠性及网损作为遍历约束条件,得到配电网恢复重构的最佳开关组合。采用该算法后,煤矿配电网监控系统可通过远程指令快速切除故障,将非停电区域负荷迅速接入其他馈线,实现煤矿配电网故障自愈。

这是用prim算法实现的最小生成树算法，实质上是一个贪心算法的应用，看一下，会对你有帮助

weak 对决策树算法的实际应用 有训练和测试两部分，如果你是数据挖掘的新手，那么这个文档会告诉你如何使用weka用于实际的算法进行挖掘，保证让你满意

最小生成树的构造，以及求最小生成树的 普利姆算法和克鲁斯卡尔算法，C++实现算法

贝叶斯与决策树算法在入侵检测中的应用