a) 您如何实现初始树（A 部分）以及为什么选择您的方法？ 为了实现决策树，我们使用了 ID3（迭代二分法 3）启发式。 训练阶段 - 构建决策树： 在 ID3 算法中，我们以原始属性集作为根节点开始。 在算法的每次迭代中，我们遍历剩余集合中每个未使用的属性并计算该属性的熵（或信息增益）。 然后，我们选择具有最小熵（或最大信息增益）值的属性。 然后剩余的属性集被选定的属性分割以生成数据的子集。 该算法继续在每个子集上递归，只考虑以前从未选择过的属性。 测试阶段：在运行时，我们将使用经过训练的决策树对新的未见过的测试用例进行分类，方法是使用此测试用例的值向下处理决策树，以到达告诉我们此测试用例属于哪个类的终端节点。 我选择这种方法是因为以下原因： 它通过选择最佳属性来在每次迭代中拆分数据集，从而使用贪婪方法。 在离散数据上运行非常快（在 3 到 4 分钟内运行）。 但是，

matlab的egde源代码机器学习 存储库包含我在MATLAB和PYTHON中实现的机器学习算法 使用的Alogrithm是： 决策树和随机森林分类器 朴素贝叶斯分类器 高斯朴素贝叶斯Calssifier 高斯混合的EM算法 神经网络 奇异值分解 主成分分析 将数据拟合到一维高斯 使数据适合2D高斯 K最近的邻居 线性回归 逻辑回归 K均值聚类 价值迭代法 动态时间规整 误差函数和正则化

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，决策树模型呈树形结构，树中包含叶子节点与内部节点。本实验为利用MATLAB进行决策树算法的生成。实验数据为人民币模型，包含100,50,20,10元4种。

决策树实现预测贷款申请结果、预测隐形眼镜类型、

用JAVA实现的数据挖掘分类挖掘 决策树 ID3算法。较完整。有简易界面。分训练集和测试集。通过训练集得出决策树。用测试集测决策树的预测正确率。

原理分析：决策树ID3算法编程（c语言课程设计） by Chain_Gank

提出了一种基于分布多库环境下的决策树生成算法DDTA（Distributed Decision Tree Algorithm）。该算法使用基于信息熵增益的思想分割各个分布的、同构训练样本集，各分布站点利用服务器传来的分割属性分割自己的样本集，服务器则通过对所有分布站点传来的信息计算各个属性的信息熵增益得到分割属性。实验表明DDTA算法能对分布同构样本集进行有效决策树挖掘，分布多库环境下生成的决策树是正确的。与算法INDUS相比，该算法的通信代价小。

knn算法，决策树算法，聚类的实现

利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及python代码实现——利用sklearn 决策树的定义 决策树，又称判定树，是一种类似于流程图的树结构，它提

treeplan 决策树 excel插件。Treeplan是一种构建决策树插件