分类2（决策树，信息增益，神经网络，人工神经网络，Hopfield神经网络）——数据分析与R语言 Lecture 8

最新推荐文章于 2023-08-27 06:03:56 发布
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这篇博客探讨了数据挖掘中的KNN算法，介绍了如何利用欧式距离或马氏距离进行分类。接着，讨论了决策树的概念，提到了信息增益和熵的关系，并以鸢尾花数据集为例。此外，文章还深入浅出地讲解了神经网络，包括MATLAB中的神经网络工具箱和R语言中实现人工神经网络的AMORE包。最后，提到了Hopfield神经网络及其应用。

分类2（决策树，信息增益，神经网络，人工神经网络，Hopfield神经网络）——数据分析与R语言 Lecture 8

数据挖掘：数据角度看待
人工智能和机器学习：从人脑角度看
模式识别：从应用角度看待，有规律的东西识别出来，车票号码

KNN（最大近邻算法）

在这里插入图片描述

问题里面有学习集，分了第一类和第二类 有个待测点看看分到哪个类

欧式距离 或者 马氏距离 从中找到k个，最好为单数，看看这些点和待测点的距离，k怎么定很看经验也很麻烦。

然后看哪个类的点多，就分到哪个类。

具体找一下R里的KNN是哪个包？

决策树 decision tree

在这里插入图片描述
来自人工智能，AI
《数据挖掘与概念和技术》
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信息增益（《数据挖掘概念与技术——韩家炜》）= 熵

在这里插入图片描述

《信息论》里面的公式

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