1) decision tree classifier algorithm
判定树分类算法
2) decision-tree classifier
树形判定分类法
3) sorting decision tree
判定树分类
4) decision tree induce classification
判定树归纳分类法
1.
The decision tree induce classification is one of the most common methods of data classification techniques with extensive application.
将判定树归纳分类法应用于土质分类定名工作,介绍了判定树归纳算法,根据最高信息增益构建土质分类的预测模型,并给出了具体的数据分类实例。
2.
After introducing the concept of the decision tree induce classification and the strategies on the basis of ID3 algorithms, the paper provides a prognosticative model to make classification by data mining algorithms of decision tree constructed from maximal information gain.
介绍了判定树归纳分类法的概念及基于ID3算法的基本策略,给出通过最高信息增益构 造判定树的数据挖掘算法进行分类的预测模型,对判定树归纳分类法的具体应用给出了实例并作 分析。
5) judgement tree aposteriori algorithm
判定树归纳算法
1.
This article introduces improving Apriori parallel algorithm based on correlative rule,judgement tree aposteriori algorithm based on classification and K-cluster algorithm based on clustering,and applied these algorithms into intelligent information processing course synthetically.
着重阐述在数据挖掘阶段提出并改进基于关联规则的Apriori并行算法、基于分类的判定树归纳算法和基于聚类的K簇算法,并将几种算法综合应用到智能信息处理过程中。
6) Fisher discrimination algorithm
Fisher判别分类算法
补充资料：分类算法
分类算法
sorting algorithms
到)。到m一1的整数范围中时，则称为是有结构的，可以应用“基数分类”算法，在k(n+m)步内把一个有n个元素的序列分类，其中k为与串长有关的某一常数。另一种情况是要分类的元素缺少结构，其基本运算仅是一对元素之间的大小比较，这种分类称为比较分类。常用的比较分类算法有:选择分类、冒泡分类、归并分类、快速分类、堆分类和希尔(shell)分类等。业已证明，不论何种比较分类算法，把。个元素的序列分类的比较次数都不少于川ogZn。 在分类算法中空间的使用可能有下述三种情况:一是分类在原地而只用少量的工作单元;二是使用指针表示，故至少用n个额外的内存字来表示指针;三是需要另外的存储器来复制要分类的数组或文件。 当分类的文件中包含有一些相同键码的记录时，如果经过分类后这些相同键的记录的相对次序仍然保持不变，则相应的分类算法是稳定的，否则为不稳定的。如果分类算法设计成单处理机完成的，则此分类算法称为串行(或顺序)分类算法;如果分类算法设计成多处理机实现的，则称为并行分类算法。十e几}启}suonf口分类算法(sorting algorithms)将序列a，，aZ，…，晰按非递减(或非递增)顺序重新排列的算法。在实用上常需对记录文件进行分类，这时规定记录中一个或几个字段为关键字，要求按关键字的非递减顺序对文件的各个记录进行分类。职工登记表文件按照职工号排序就是一个例子。 按照存储介质来分，分类问题可分为内部分类和外部分类两类。对存放在内存储器中的数据的分类称为内部分类;如果文件大到不能同时全部装人内存储器中，而有一部分必须放在外存储器上，则相应的分类称为外部分类。此时记录必须按序或成块地存取，在考虑时间复杂度时，必须把存取时间计算在内。 分类问题的时间复杂度与元素的结构特征有关。如果元素是一个有穷字母表上的串，字母在(或能映射
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参考词条