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  • 对改进的多关系决策树算法进行了理论证明,并且对多关系决策树算法和改进的多关系决策树算法进行比较实验。通过实验可以得出,当改进的多关系决策树在搜索数据项达到背景属性传递阈值时,改进的多关系决策树算法的...
  • 在关系模型基础上,进一步...基于此关系树模型,作者提出一般直接知识的正向,逆向知识查询算法,对不能直接查询的知识,进一步提出隐含知识查询算法。论文提出的查询算法有效地解决了基于知识库知识查询的相关问题。
  • 对改进的多关系决策树算法进行了理论证明,并且对多关系决策树算法和改进的多关系决策树算法进行比较实验。通过实验可以得出,当改进的多关系决策树在搜索数据项达到背景属性传递阈值时,改进的多关系决策树算法的...
  • 决策树算法

    2019-01-06 19:58:15
    Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点...
  • Trie树算法

    千次阅读 2015-03-11 22:16:05
    第一眼看到Trie树算法,首先明白的就是他一定是用树形结构实现的算法。后来实现完整个算法才知道其实他也是压缩树,类似于哈弗曼编码CF-Tree,因为树中保留了公共的前缀,减少了不必要的重复存储空间。所以查询...

    算法介绍

    第一眼看到Trie树算法,首先明白的就是他一定是用树形结构实现的算法。后来实现完整个算法才知道其实他也是压缩树,类似于哈弗曼编码和CF-Tree,因为树中保留了公共的前缀,减少了不必要的重复存储空间。所以查询效率会高很多,如果你明白哈弗曼编码的实现过程,这个自然也是一样的道理。那Trie树与Huffman编码树有什么区别呢,Huffman是0或1的编码,而Trie则是文本查找树,节点上可以是一个字母字符,也可以是汉字等等,大体就是这个意思。好,下面说说算法的原理。

    算法原理

    1、首先获取所有的文本数据,划分成逐条逐条的形式。

    2、读入每行数据,对照当前比较字符值与当前节点的子节点比较,寻找到与之匹配的节点

    3、如果找到对应的子节点,将子节点作为当前节点,并移除数据的此字符,继续步骤2。

    4、如果未找到对应子节点,新建节点插入当前的节点中,并将新节点作为当前节点,继续步骤2。

    5、操作的终止条件为数据中的字符已经全部移除比较完毕。

    算法实现

    输入的字符数据Input.txt:

    abc
    bcd
    bca
    bcc
    bbd
    abca
    
    树节点类TreeNode.java:

    package Trie;
    
    import java.util.ArrayList;
    
    /**
     * 
     * 
     * 
     * @author lyq
     * 
     * 
     */
    public class TreeNode {
    	//节点的值
    	String value;
    	//节点孩子节点
    	ArrayList<TreeNode> childNodes;
    
    	public TreeNode(String value) {
    		this.value = value;
    		this.childNodes = new ArrayList<TreeNode>();
    	}
    
    	public ArrayList<TreeNode> getChildNodes() {
    		return childNodes;
    	}
    
    	public void setChildNodes(ArrayList<TreeNode> childNodes) {
    		this.childNodes = childNodes;
    	}
    }
    
    算法工具类TrieTool.java:

    package Trie;
    
    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.File;
    import java.io.FileReader;
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    
    /**
     * 
     * 
     * 
     * @author lyq
     * 
     * 
     */
    public class TrieTool {
    	// 测试数据文件地址
    	private String filePath;
    	// 原始数据
    	private ArrayList<String[]> datas;
    
    	public TrieTool(String filePath) {
    		this.filePath = filePath;
    		readDataFile();
    	}
    
    	/**
    	 * 
    	 * 从文件中读取数据
    	 */
    	private void readDataFile() {
    		File file = new File(filePath);
    		ArrayList<String[]> dataArray = new ArrayList<String[]>();
    		try {
    			BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(file));
    			String str;
    			String[] tempArray;
    			while ((str = in.readLine()) != null) {
    				tempArray = new String[str.length()];
    				for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
    					tempArray[i] = str.charAt(i) + "";
    				}
    				dataArray.add(tempArray);
    			}
    
    			in.close();
    		} catch (IOException e) {
    			e.getStackTrace();
    		}
    
    		datas = dataArray;
    	}
    
    	/**
    	 * 
    	 * 构造Trie树
    	 * 
    	 * 
    	 * 
    	 * @return
    	 */
    	public TreeNode constructTrieTree() {
    		TreeNode rootNode = new TreeNode(null);
    		ArrayList<String> tempStr;
    
    		for (String[] array : datas) {
    			tempStr = new ArrayList<String>();
    
    			for (String s : array) {
    				tempStr.add(s);
    			}
    
    			// 逐个字符串的添加
    			addStrToTree(rootNode, tempStr);
    		}
    
    		return rootNode;
    	}
    
    	/**
    	 * 
    	 * 添加字符串的内容到Trie树中
    	 * 
    	 * 
    	 * 
    	 * @param node
    	 * 
    	 * @param strArray
    	 */
    	private void addStrToTree(TreeNode node, ArrayList<String> strArray) {
    		boolean hasValue = false;
    		TreeNode tempNode;
    		TreeNode currentNode = null;
    
    		// 子节点中遍历寻找与当前第一个字符对应的节点
    		for (TreeNode childNode : node.childNodes) {
    			if (childNode.value.equals(strArray.get(0))) {
    				hasValue = true;
    				currentNode = childNode;
    				break;
    			}
    
    		}
    
    		// 如果没有找到对应节点,则将此节点作为新的节点
    		if (!hasValue) {
    			// 遍历到了未曾存在的字符值的,则新键节点作为当前节点的子节点
    			tempNode = new TreeNode(strArray.get(0));
    			// node.childNodes.add(tempNode);
    			insertNode(node.childNodes, tempNode);
    			currentNode = tempNode;
    		}
    		strArray.remove(0);
    
    		// 如果字符已经全部查找完毕,则跳出循环
    		if (strArray.size() == 0) {
    			return;
    		} else {
    			addStrToTree(currentNode, strArray);
    		}
    	}
    
    	/**
    	 * 
    	 * 将新建的节点按照字母排序的顺序插入到孩子节点中
    	 * 
    	 * 
    	 * 
    	 * @param childNodes
    	 * 
    	 *            孩子节点
    	 * 
    	 * @param node
    	 * 
    	 *            新键的待插入的节点
    	 */
    	private void insertNode(ArrayList<TreeNode> childNodes, TreeNode node) {
    		String value = node.value;
    		int insertIndex = 0;
    
    		for (int i = 0; i < childNodes.size() - 1; i++) {
    			if (childNodes.get(i).value.compareTo(value) <= 0
    					&& childNodes.get(i + 1).value.compareTo(value) > 0) {
    				insertIndex = i + 1;
    				break;
    			}
    		}
    
    		if (childNodes.size() == 0) {
    			childNodes.add(node);
    		} else if (childNodes.size() == 1) {
    			// 只有1个的情况额外判断
    			if (childNodes.get(0).value.compareTo(value) > 0) {
    				childNodes.add(0, node);
    			} else {
    				childNodes.add(node);
    			}
    		} else {
    			childNodes.add(insertIndex, node);
    		}
    
    	}
    
    }
    
    测试类Client.java:

    package Trie;
    
    /**
     * 
     * Trie树算法
     * 
     * @author lyq
     * 
     * 
     */
    public class Client {
    	public static void main(String[] args) {
    		String filePath = "C:\\Users\\lyq\\Desktop\\icon\\input.txt";
    		
    		TrieTool tool = new TrieTool(filePath);
    		tool.constructTrieTree();
    	}
    }
    
    算法的最终构造的树的形状大致如下(由于时间关系,我就没有写在控制台输出的程序了):

    root

    |

    a      b

    |        |---|

    b       b   c   

    |         |     |----|-----|

    c        d    a    c      d

    |

    a

    算法的遗漏点和可以改进的地方

    这里所说的遗漏点就是在插入节点的时候,需要按照字母的排序插入,这是为了使得查找更加的高效。算法在构建树的时候每次都从根节点开始往下找,效率不够高,其实更好的办法是把输入数据进行字典序的排序,然后再当前节点做处理,要么继续往下添加,要么回溯到上一个节点。

    算法的特点

    算法的特点在最开始介绍的时候也已经提到过,利用了字符串的公共前缀减少了查询时间,最大限度的减少无谓的字符串比较,常用于做文本的词频统计。

    展开全文
  • 决策树算法代码

    2017-11-20 17:57:38
    决策树代码在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
  •  为了解决快速建立信息目录的问题,提出了利用关系运算生成结点的算法,给出了结点表关系模式,阐述了算法的实现过程。...算法适用于层次结构关系的信息组织检索,其有效性已在相关应用系统开发中得到验证。
  • 在具有供求关系上进行分区:内核化和算法
  • 决策树学习算法最著名的代表是ID3、C4.5CART,三种决策树算法有不同的特征选择方案:ID3用信息增益,C4.5用信息增益率,CART用基尼(gini)系数。 ID3算法是决策树的一个经典的构造算法,在一段时期内曾是同类...

    决策树学习算法最著名的代表是ID3、C4.5和CART,三种决策树算法有不同的特征选择方案:ID3用信息增益,C4.5用信息增益率,CART用基尼(gini)系数。
    ID3算法是决策树的一个经典的构造算法,在一段时期内曾是同类研究工作的比较对象,但通过近些年国内外学者的研究,ID3算法存在的问题如下:
    (1)信息增益的计算依赖于特征数目较多的特征,而属性取值最多的属性并不一定最优。
    (2)ID3是非递增算法。
    (3)ID3是单变量决策树(在分枝节点上只考虑单个属性),许多复杂概念的表达困难,属性相互关系强调不够,容易导致决策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多次。
    (4)抗噪性差,训练例子中正例和反例的比例较难控制。

    于是Quinlan改进了ID3,提出了C4.5算法,现在已经成为最经典的决策树构造算法。

    C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:
    1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
    2) 在树构造过程中进行剪枝;
    3) 能够完成对连续属性的离散化处理;
    4) 能够对不完整数据进行处理。

    C4.5算法优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。
    缺点:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
    无论是ID3还是C4.5最好在小数据集上使用,决策树分类一般只适合用于小数据。当属性取值很多时最好选择C4.5算法,ID3得出的效果会非常差。

    CART决策树是一种著名的决策树学习算法,分类和回归任务都可以用。
    使用基尼指数来选择划分属性。基尼值反映了从数据集中随机抽取两个样本,其类别标记不一致的概率。故基尼值越小,则数据集的纯度越高。
    选择那个使得划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性。

    展开全文
  • 决策树算法的 MATLAB 实践

    千次阅读 2021-02-11 15:04:04
    决策树算法原理: 决策树算法的基本原理 决策树算法是一种特别简单的机器学习分类算法。在机器学习中,决策树是一个预测模型,其代表的是对象属性与对象之间的一种映射关系。 决策树算法的特点: 决策树算法的...

    决策树算法原理:

    决策树算法的基本原理

    决策树算法是一种特别简单的机器学习分类算法。在机器学习中,决策树是一个预测模型,其代表的是对象属性与对象之间的一种映射关系。
    

    决策树算法的特点:

    决策树算法的优点如下:

    1、 决策树易于理解和实现,用户在学习过程中不需要了解过多的背景知识,其能够直接体现数据的特点,只要通过适当的解释,用户能够理解决策树所表达的意义。

    2、 速度快,计算量相对较小,且容易转化成分类规则。只要沿着根节点向下一直走到叶子节点,沿途分裂条件是唯一且确定的。

    决策树算法的缺点则主要是在处理大样本集时,易出现过拟合现象,降低分类的准确性。


    随机森林:

    随机森林指的是利用多棵决策树(类似一片森林)对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由 Leo Breiman 和 Adele Culter 提出,并被注册成了商标。在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别数输出的类别的众数而定。这个方法则是结合 Breiman 的"Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的“random subspace method”以建造决策树的集合。


    MATLAB 实践:

    在MATLAB 中,为方便用户对决策树算法的使用,MATLAB 中针对分类决策树和回归决策树分别封装了两个函数:fitctree 和 fitrtree。由于分类决策树和回归决策树两者具有极大的相似性,因此 fitctree 和 fitrtree 两者的使用方法也基本一致。

    分类决策树 fitctree 函数在决策树进行分支时,采用的是 CART 方法。其使用方法为 TREE = fitrtree(TBL,Y),其中,TBL 为样本属性值矩阵,Y 为样本标签。利用 MATLAB 中自带的统计3种鸢尾属样本数据 fisheriris,其属性分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,标签分别为‘setosa’、‘versicolor’ 和 ‘virginica’。

    具体代码如下:

    %%CART决策树算法Matlab实现
    clear all;
    close all;
    clc;
    load fisheriris  %载入样本数据
    t = fitctree(meas,species,'PredictorNames',{'SL' 'SW' 'PL' 'PW'})%定义四种属性显示名称
    view(t) %在命令行窗口中用文本显示决策树结构
    view(t,'Mode','graph') %图形显示决策树结构
    

    运行后显示结果如图:
    在这里插入图片描述

    MATLAB 命令行窗口显示结果:

    在这里插入图片描述

    分别单击上述 MATLAB 命令行窗口中的 Properties 和 Methods 超链接,在窗口中分别显示如下所示。单击 Properties 超链接显示的类 Classification Tree 的所有(可理解为生成决策树)属性,是指通过 fitctree 训练得到的树的所有属性,部分属性值可在 fitctree 函数调用时进行定义,如上述程序中的 PredictorNames(描述各属性的名称)等,另外一部分则是对形成的树的具体属性描述,如 NumNodes(描述各属性的名称)等。由于各属性是属于训练成的决策树,因此当需要观测和调用属性值时,可采用 t.XXX 调用,其中 t 表示训练生成的树的名称,XXX 表示属性名称。
    在这里插入图片描述

    单击 Methods 超链接显示的是类 Classification Tree(可理解为生成的决策树)的操作方法。

    在这里插入图片描述

    对于属性和方法的具体含义及使用方法,可通过 help XXX 查询,XXX 为属性或方法名。下面介绍决策树的剪枝方法(Prune)和观测方法(View)的基本使用方法。

    语法如下:

    t2 = prune(t1, 'level', levelvalue)
    t2 = purne(t1, 'nodes', nodes)
    view(t2, 'Mode', 'graph')
    

    其中,t1 表示原决策树,t2 表示剪枝后的新决策树,‘level’ 表示按照层进行剪枝,levelvalue 表示剪掉的层数。‘nodes’ 表示按照借点剪枝,nodes 表示剪掉该结点后的所有枝。view(t2,‘Model’,‘graph’)表示以图形化方式显示 t2 决策树。

    针对上述的决策树,进行剪枝。在 MATLAB 命令行窗口中输入:
    在这里插入图片描述

    经过裁剪后的决策树如下图所示:
    在这里插入图片描述

    经过上诉对决策树的剪枝等操作后,就形成了一个具有使用价值的决策树,在 MATLAB 命令行窗口中输入:
    在这里插入图片描述

    运行后输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    上图表示通过决策树分类后,属性值为[1 0.2 0.4 2] 的鸢尾属植物 setosa。

    展开全文
  • 企业CRM系统中决策树算法的应用 河北金融学院郭佳许明 保定市科技局基于数据挖掘的客户关系管理系统应用研究09ZG009 摘要客户资源决定企业的核心竞争力更多的关心自己的销售群体并与之建立良好的长期的客户关系提升...
  • 最小生成树算法

    千次阅读 2015-03-10 16:58:35
    一个有 n 个结点的连通的生成是原的极小连通子图,且包含原中的所有 n 个结点,并且有保持连通的最少的边。最小生成可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出。 克鲁斯卡尔(Kruskal...
    一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出。
    


    克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(只与边相关)


    算法描述:克鲁斯卡尔算法需要对图的边进行访问,所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度只和边又关系,可以证明其时间复杂度为O(eloge)。 
    算法过程: 
    1.将图各边按照权值进行排序 
    2.将图遍历一次,找出权值最小的边,(条件:此次找出的边不能和已加入最小生成树集合的边构成环),若符合条件,则加入最小生成树的集合中。不符合条件则继续遍历图,寻找下一个最小权值的边。 
    3.递归重复步骤1,直到找出n-1条边为止(设图有n个结点,则最小生成树的边数应为n-1条),算法结束。得到的就是此图的最小生成树。


    克鲁斯卡尔(Kruskal)算法因为只与边相关,则适合求稀疏图的最小生成树。而prime算法因为只与顶点有关,所以适合求稠密图的最小生成树。
    #include<iostream>
    #include<cstring>
    #include<string>
    #include<cstdio>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    #define MAX 1000
    int father[MAX], son[MAX];
    int v, l;
    
    typedef struct Kruskal //存储边的信息
    {
    	int a;
    	int b;
    	int value;
    };
    
    bool cmp(const Kruskal & a, const Kruskal & b)
    {
    	return a.value < b.value;
    }
    
    int unionsearch(int x) //查找根结点+路径压缩
    {
    	return x == father[x] ? x : unionsearch(father[x]);
    }
    
    bool join(int x, int y) //合并
    {
    	int root1, root2;
    	root1 = unionsearch(x);
    	root2 = unionsearch(y);
    	if(root1 == root2) //为环
    		return false;
    	else if(son[root1] >= son[root2])
    		{
    			father[root2] = root1;
    			son[root1] += son[root2];
    		}
    		else
    		{
    			father[root1] = root2;
    			son[root2] += son[root1];
    		}
    	return true;
    }
    
    int main()
    {
    	int ncase, ltotal, sum, flag;
    	Kruskal edge[MAX];
    	scanf("%d", &ncase);
    	while(ncase--)
    	{
    		scanf("%d%d", &v, &l);
    		ltotal = 0, sum = 0, flag = 0;
    		for(int i = 1; i <= v; ++i) //初始化
    		{
    			father[i] = i;
    			son[i] = 1;
    		}
    		for(int i = 1; i <= l ; ++i)
    		{
    			scanf("%d%d%d", &edge[i].a, &edge[i].b, &edge[i].value);
    		}
    		sort(edge + 1, edge + 1 + l, cmp); //按权值由小到大排序
    		for(int i = 1; i <= l; ++i)
    		{
    			if(join(edge[i].a, edge[i].b))
    			{
    				ltotal++; //边数加1
    				sum += edge[i].value; //记录权值之和
    				cout<<edge[i].a<<"->"<<edge[i].b<<endl;
    			}
    			if(ltotal == v - 1) //最小生成树条件:边数=顶点数-1
    			{
    				flag = 1;
    				break;
    			}
    		}
    		if(flag) printf("%d\n", sum);
    		else printf("data error.\n");
    	}
    	return 0;
    }

    普利姆(Prime)算法(只与顶点相关)

     

    算法描述:

    普利姆算法求最小生成树时候,和边数无关,只和定点的数量相关,所以适合求稠密网的最小生成树,时间复杂度为O(n*n)。

    算法过程:

    1.将一个图的顶点分为两部分,一部分是最小生成树中的结点(A集合),另一部分是未处理的结点(B集合)。

    2.首先选择一个结点,将这个结点加入A中,然后,对集合A中的顶点遍历,找出A中顶点关联的边权值最小的那个(设为v),将此顶点从B中删除,加入集合A中。

    3.递归重复步骤2,直到B集合中的结点为空,结束此过程。

    4.A集合中的结点就是由Prime算法得到的最小生成树的结点,依照步骤2的结点连接这些顶点,得到的就是这个图的最小生成树。


    算法实现具体过程:

    1.将第一个点放入最小生成树的集合中(标记visit[i]=1意思就是最小生成树集合)。

    2.从第二个点开始,初始化lowcost[i]为跟1点相连(仅仅相连)的边的权值(lowcost[i]不是这个点的最小权值!在以后会逐步更新)。

    3.找最小权值的边。

    从第二点开始遍历,如果不是最小生成树的集合的点,则找出从2到n的最小权值(lowcost[j])。

    4.将找出来的最小权值的边的顶点加入最小生成树的集合中(标记visit[i] = 1),权值想加。

    5.更新lowcost[j]集合。

    假设第一次:lowcost[2]代表与1相连的点的权值,现在加入了k点。则比较k点与2点的边map[k][2]和lowcost[2]的大小,若lowcost[2]大,则lowcost[2] = map[k][2]。(关键步骤:实质就是每在最小生成树集合中加入一个点就需要把这个点与集合外的点比较,不断的寻找两个集合之间最小的边)

    6.循环上述步骤,指导将全部顶点加入到最小生成树集合为止。


     
    #include<iostream>
    #include<cstdio>
    #include<cstring>
    #include<string>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    #define INF 0x3f3f3f3f
    #define MAXN 110
    int map[MAXN][MAXN], lowcost[MAXN];
    bool visit[MAXN];
    int nodenum, sum;
    
    void prim()
    {
    	int temp, k;
    	sum = 0;
    	memset(visit, false, sizeof(visit)); //初始化visit
    	visit[1] = true;
    	for(int i = 1; i <= nodenum; ++i) //初始化lowcost[i]
    		lowcost[i] = map[1][i];
    	for(int i = 1; i <= nodenum; ++i)//找生成树集合点集相连最小权值的边
    	{
    		temp = INF;
    		for(int j = 1; j <= nodenum; ++j)
    			if(!visit[j] && temp > lowcost[j])
    				temp = lowcost[k = j];
    		if(temp == INF) break;
    		visit[k] = true; //加入最小生成树集合
    		sum += temp;//记录权值之和
    		for(int j = 1; j <= nodenum; ++j) //更新lowcost数组
    			if(!visit[j] && lowcost[j] > map[k][j])
    				lowcost[j] = map[k][j];
    	}
    }
    
    int main()
    {
    	int a, b, cost, edgenum;
    	while(scanf("%d", &nodenum) && nodenum)
    	{
    		memset(map, INF, sizeof(map));
    		edgenum = nodenum * (nodenum - 1) / 2;
    		for(int i = 1; i <= edgenum; ++i) //输入边的信息
    		{
    			scanf("%d%d%d", &a, &b, &cost);
    			if(cost < map[a][b])
    				map[a][b] = map[b][a] = cost;
    		}
    		prim();
    		printf("%d\n", sum); //最小生成树权值之和
    	}
    	return 0;
    }

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空空如也

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