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搜索资源列表

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-决策树算法教程

  2. 决策树算法原理 常用决策树算法 决策树剪枝 由决策树提取分类规则 应用实例分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-11
    • 文件大小：385024
    • 提供者：yxinfa

  1. 《数据仓库与数据挖掘》（分类规则）

  2. 《数据仓库与数据挖掘》（分类规则）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-02-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zdhsnail

  1. ip地址分类

  2. 一份关于ip地址归类的文档 讲解对了ip地址分类规则 和方法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-12-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：pmxyd

  1. C5.0决策树遥感影像分类系统帮助

  2. 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。而C5.0算法作为最为前沿的决策树算法，目前尚没有一款基于它的遥感影像分类软件。基于此，我们以C5.0决策树算法为基础，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，进并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.0，该软件具有指数变换、样本点的选取、训练集的生成、规则集的建

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sailingw

  1. 基于决策树算法的遥感影像面向对象分类软件

  2. 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

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-12-27
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：sailingw

  1. 基于遗传算法的分类规则挖掘研究

  2. 基于遗传算法的分类规则挖掘研究，希望与大家分享一下！

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-01-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：fmh0520

  1. 规则引擎-规则对象分类

  2. 在实际的规则配置过程中可能需要用到各种各样的规则对象和变量，我们可以使用对象分类来分别管理不同类型的对象，是规则的层次结构更为清晰可读

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-06-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：luojun311

  1. 决策树遥感影像分类系统GLC_Info（2014年10月最新版）

  2. 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

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2014-10-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：sailingw

  1. 粗糙集分类器设计

  2. 设计了一种粗糙集分类器。构造相应决策表，利用粗糙集理论，通过对决策表进行条件属性约简、决策规则约简，获取最小决策规则，作为最终分类规则，利用训练好的规则，对待测样品X，已知其条件属性(即特征),在训练规则中检索，找到符合规则，其决策属性即为其类别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-19
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_15033759

  1. 自然语义之商品分类规则包，已经生成好，可以直接用

  2. 使用本规则包可以根据商品标题自动分类； 规则包是机器学习后保存的规则文件； python 样例脚本： print("Load test data...") test_data = gen_train_data(filename) print("Start accuaracy...") f = open('test1.pickle', 'rb') classifier = pickle.load(f) f.close() for d in test_data: print(d[0],classi

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：222298112
    • 提供者：xt14327

  1. 基于约束的模糊分类算法改进研究

  2. 针对基于约束的模糊数据归类算法的不足,构建模式自学习调节模型,并提出基于约束规则的模式微调算法CIP、基于自学习的分类规则优化更新算法OCRS。新算法基于模式间相关性、距离和支持度等因素,建立模式自主更新标准和算法协调机制。实验研究表明:新算法在准确度相同的情况下,增加了算法的识别率、自学习能力和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：923648
    • 提供者：weixin_38518885

  1. 基于决策树方法的滨海地区分类

  2. 基于决策树方法的滨海地区分类，孙俊，，决策树分类法能够快速地在多维特征空间中确定分类规则，已经成为遥感信息提取和分类的一种重要方法。针对本实验区实际情况，探讨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747592

  1. 基于粗集的民机备件库存分类规则获取方法

  2. 基于粗集的民机备件库存分类规则获取方法，倪现存，左洪福，针对民机备件种类繁多、库存管理方式不合理的问题，提出了一种基于粗集理论的备件库存分类方法。综合备件参数信息、库存管理经验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-26
    • 文件大小：388096
    • 提供者：weixin_38507208

  1. 热电偶分类规则介绍

  2. 介绍热电偶的分类方法。给你提供选型的建议

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-11-27
    • 文件大小：46080
    • 提供者：hanslinok

  1. C4_5算法在2型糖尿病分类规则建立中的应用

  2. C4_5算法在2型糖尿病分类规则建立中的应用 这是一个关于c4.5的算法文章，值得下载。 我的珍藏，与你分享！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-26
    • 文件大小：63488
    • 提供者：bestforsmx

  1. MPC-GEP在分类规则挖掘中的应用

  2. MPC-GEP在分类规则挖掘中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735101

  1. 基于多重分类规则的新分类方法

  2. 基于多重分类规则的新分类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38661852

  1. 一种在空间数据中发现分类规则的粗糙集方法

  2. 本文提出了一种新颖的粗糙集方法，用于发现实值空间数据（尤其是遥感数据）中的分类规则。 制定了知识归纳过程，以选择具有最佳分类规则的最佳决策规则，这些最小特征集是遥感分类任务所必需的和足够的。 该方法首先将实值或整数值决策系统转换为区间值信息系统。 然后制定知识归纳程序，以发现隐藏在信息系统中的所有分类规则。 进行了两个实际应用来验证和证实概念上的论点。 证明了所提出的方法可以有效地发现遥感数据中用于分类任务的最佳光谱带和最佳规则集。 它也能够解开识别某些类别的关键光谱带。 该框架为由定性和定量数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：451584
    • 提供者：weixin_38581455

  1. 基于多种群协同优化的文本分类规则抽取方法

  2. 基于多种群协同优化的文本分类规则抽取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38677260

  1. Boomer：BOOMER的scikit-learn实现-一种学习梯度增强多标签分类规则的算法-源码

  2. 自述文件 该项目提供了“ BOOMER”的scikit-learn实现-一种用于学习梯度增强的多标签分类规则的算法。 该算法首先发表在以下： Rapp M.，LozaMencíaE.，FürnkranzJ.，Nguyen VL。，HüllermeierE.（2020）学习梯度增强的多标签分类规则。 于：数据库中的机器学习和知识发现。 ECML PKDD2020。计算机科学讲座。 湛史普林格 如果您在科学出版物中使用该算法，我们将不胜感激对上述论文的引用。 产品特点 该项目提供的算法当前支持以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：weixin_42176827
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