数据挖掘决策树算法及应用拓展.pptx

决策树生成;决策树示意图;使用决策树进行分类;决策树算法;伪代码(Building Tree;属性选择的统计度量;信息增益度度量(ID3/C4.5;训练集(举例;使用信息增益进行属性选择;Decision Tree (结果输出;符号描述 贝叶斯理论 贝叶斯分类器 实验结果与分析; ={A1A2.Am}是由所有未知类别的可能样本组成的集合 c={A1A2.AmC}是由所有已知类别的样本组成的集合D