数据挖掘的主要方法 3.1 决策树 3.1.1决策树的构成 3.1.2决策树的步骤 ID3算法 C4.5算法 CS5.0算法 3.2 关联规则（亲和力分析） 3.2.1 要素 置信度 支持度 3.2.2 生成算法 Apriori（先验算法） 3.3 K平均值算法 3.4 遗传学习 3.5 评估有指导学习模型 3.1 决策树 一种简单的机器学习算法，常用来解决分类问题，它采用树形结构，根据属性层层分类来解决问题。 3.1.1决策树的构成 3.1.2决策树的步骤 ID3算法 C4.5算法 CS5.0算法 3.2 关联规则（亲和力分析）
本文介绍了数据挖掘中的几种主要方法，包括决策树（ID3, C4.5, CS5.0算法）、关联规则（亲和力分析，置信度，支持度，Apriori算法）以及K平均值算法，同时概述了遗传学习的基本原理，并提及了评估有指导学习模型的混淆矩阵。"
134910456,7599350,边缘感知深度融合：EA-LSS 解决深度跳变问题,"['BEV感知', '深度学习', '计算机视觉', '3D检测', '自动驾驶']
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