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决策树是数据挖掘中的一个重要算法.文中首先介绍了决策树的生成思想,和生成过程中关于多值属性的分离问题.基尼指数是多值属性分离的一种方法,文中详细介绍了基尼指数作为一种不纯度分裂方法的原理,并通过一个分别用两种方式进行基尼分裂的实例.最后参阅国内外文献将基尼指数与其他一些算法如信息增益、χ2统计作了比较来说明其在多值属性分裂时的一些优点和缺点. 相似文献
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针对声音、图像等高维数据的分类问题,提出了一种快速算法。首先通过非线性特征映射,将各个类别的训练样本集转换到特征空间中,构造相应的特征子空间,然后提取它们的主要特征。特征映射能够降低特征子空间的维数,并增强它们之间的两两正交性,提高了分类的准确性。在进行分类时,该方法将测试样本向各个特征子空间投影,并计算投影残差,测试样本即为投影残差最小的特征子空间的样本。与传统的分类方法不同,快速算法能一次区分多个类别,并具有与支持向量机相同的准确率。又使用了流形学习理论对快速算法进行改进,在保持准确率的前提下,极大地降低了特征子空间的维数,验证了流形学习理论的应用价值。 相似文献
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决策树中基于基尼指数的属性分裂方法 总被引:2,自引:0,他引:2
决策树是数据挖掘中的一个重要算法。文中首先介绍了决策树的生成思想,和生成过程中关于多值属性的分离问题。基尼指数是多值属性分离的一种方法,文中详细介绍了基尼指数作为一种不纯度分裂方法的原理,并通过一个分别用两种方式进行基尼分裂的实例。最后参阅国内外文献将基尼指数与其他一些算法如信息增益、χ2统计作了比较来说明其在多值属性分裂时的一些优点和缺点。 相似文献
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随着社会的发展,一些丑恶的和不安定的社会现象也随之而起,如包二爷,婚外恋等问题的涌现,这些都极大地危害了婚姻家庭关系,而同时也侵犯了配偶权,笔者试图从配偶权性质分析,论论述婚姻中的无过错方借此得到救济和保护,起到了扶善抑恶,维护社会公序良俗的作用。 相似文献
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针对传统RANSAC的许多局限性--样本多、模型复杂或数据错误率高时计算效率低,模型检验精度与数据错误率不易合理设置,无法批处理同模型不同样本集,提出一种基于CUDA的RANSAC并行改良,在保证计算结果置信概率与传统RANSAC一致的前提下,同时对抽样、解模型及检验模型并行同步处理,最终选择出符合要求的最优模型参数.以NVIDIA GPU支持的CUDA为并行计算环境,挖掘其硬件架构的通用计算特性,设计并实现了RANSAC的高效GPU运算模式.实验表明,改良后的算法能够克服传统RANSAC的诸多局限性,且保留了其简单易用的特点. 相似文献
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