【数据挖掘】KNN算法详解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K近邻(k-Nearest Neighbor Classification,KNN)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一,属于惰性学习法.惰性学习法和其他学习方法的不同之处在于它并不急于获得测试对象之前构造的分类模型,当接收一个训练集时,惰性学习法只是简单的存储或者稍微处理每个训练样本,直到测试对象出现才开始构造分类器,惰性学习法的一个重要优点....

【数据挖掘】决策树中C4.5与CART算法讲解及决策树应用iris数据集实战(图文解释 附源码)
需要完整代码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1:C4.5算法Quinlan在1993年提出了ID3的改进版本C4.5算法。它与ID3算法的不同主要有以下几点(1)分支指标采用增益比例,而不是ID3所使用的信息增益(2)按照数值属性值的大小对样本排序,从中选择一个分割点,划分数值属性的取值区间,从而将ID3的处理能力扩充到数值属性上来(3)将训练样本集中的位置属性值用最常用的值代替,或....

【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )
文章目录一、 关联规则挖掘简介二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念三、项 ( Item ) 概念四、项集 ( Item Set ) 概念五、频繁项集六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例一、 关联规则挖掘简介Apriori 算法 是 关联规则 挖掘算法 ,关联规则 反映了 对象之间 相互依赖关系 ,可以通过 一个对象 的行为或属性 预测 其它对象的行为或属性 ;关联规则....
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