C#:实现数据挖掘之决策树ID3算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-07-11 11:27:39 发布

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分类专栏： C#算法完整教程文章标签：数据挖掘算法 c# 数据结构决策树

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本文是关于使用C#语言实现数据挖掘中的决策树ID3算法的原创教程，详细讲解了算法原理并提供了完整的源代码，帮助读者深入理解和应用ID3算法。

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C#:实现数据挖掘之决策树ID3算法

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
namespace MachineLearning.DecisionTree
{

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C#实现决策树

04-27

基于C#语言的决策树代码，实现决策树，并且递归输出，代码中有注释

数据挖掘中 决策树算法实现——Bash

liuzhiqiangruc

07-20

206

一、决策树简介：关于决策树，几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的。 决策树，顾名思义就是用来做决定的树，一个分支就是一个决策过程。每个决策过程中涉及一个数据的属性，而且只涉及一个。然后递归地，贪心地直到满足决策条件(即可以得到明确的决策结果)。 决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我...

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数据挖掘之决策树ID3算法（C#实现）

aiiok4600的博客

08-19

643

决策树是一种非常经典的分类器，它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏。比如猜一个动物：问：这个动物是陆生动物吗？答：是的。问：这个动物有鳃吗？答：没有。这样的两个问题顺序就有些颠倒，因为一般来说陆生动物是没有鳃的（记得应该是这样的，如有错误欢迎指正）。所以玩这种游戏，提问的顺序很重要，争取每次都能够获得尽可能多的信息量。 AllElectronics顾客...

AdaTree决策树算法(C5)C#源码

海亲王府

03-08

1419

决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向...

C#实现ID3决策树与信息增益算法源码分析

文件中提到的“Class1.cs”是C#中的一个类定义文件，它可能包含了上述实现ID3决策树算法的全部或部分代码。在阅读和理解了这些源码之后，可以对ID3决策树算法有一个更加深刻的认识，并且能够将这一算法应用到实际的...

C#源码实现C5与BoostTree决策树算法

综上所述，"BoostTree - Universal.zip"是一个包含C5系列决策树算法的C#源码包，适用于数据挖掘领域的分类任务，尤其适合那些希望利用集成学习技术改进模型性能的开发者和研究人员。通过源码包提供的对话框功能，...

决策树算法;ID3;C#源码实现

03-20

C#是一种广泛用于开发Windows应用程序和.NET框架的编程语言，它提供了丰富的类库和工具支持，使得实现决策树算法变得相对简单。在C#中，可以使用面向对象的方式来组织代码，定义数据结构来存储训练数据和决策树结构...

C#数据结构与算法（PPT+源码）

04-13

总的来说，"C#数据结构与算法（PPT+源码）"这个资源对于想要提升C#编程技能，尤其是想在算法和数据结构方面深化理解的开发者而言非常有价值。通过结合理论学习和实践操作，学习者可以有效地提高解决问题的能力，为...

数据挖掘算法源程序C#

03-25

数据挖掘算法源程序C#。。。。。。。。。。。。。。

数据挖掘算法源程序C#(winForm版)

07-27

数据挖掘算法Kmeans源程序C#(winForm版),根据作者jianxin160的控制台程序更新而来

C#编写的决策树算法

05-25

这是基于ID3算法编写的决策树，里面有一个可视化图形界面

C#决策树源代码

06-05

使用C#实现决策树，并且递归输出，代码中有注释

DecisionTree决策树数据挖掘算法的实现（Java）

03-16

DecisionTree数据挖掘算法的实现（Java）

数据挖掘 决策树代码

05-07

C#: 实现决策树ID3算法

DarcyCode的博客

09-03

284

首先，让我们了解一下ID3算法的基本原理。ID3算法通过递归地构建决策树来进行学习。其核心思想是在每个节点上选择能够提供最大信息增益的属性作为划分准则。信息增益是衡量划分前后数据集纯度改变的度量，它的计算依赖于熵的概念。决策树是一种常用的数据挖掘算法，用于解决分类和回归问题。其中，ID3算法是最经典的决策树学习算法之一，它使用信息增益作为划分属性的选择准则。在本文中，我们将使用C#编程语言来实现决策树ID3算法。接下来，我们将逐步实现决策树ID3算法的各个组成部分。C#: 实现决策树ID3算法。

8.4.3 C# 决策树

心想事成

12-06

3196

8.4.3 C# 决策树 在第五章，我们讨论过 F# 的差别联合和 C# 中的类层次结构之间的关系。在此示例中，我们将使用另一个种类层次结构表示决策树的节点，派生两个额外的类来表示两种不同情况（最后结果和查询）。在函数式版本中，所有的处理逻辑都是在 testClientTree 函数中分别实现的。我们以面向对象的风格，使用访问者模式（visitor pattern）（在第七章讨论过），

（c#实现）决策树算法原理和案例