...多条出边内部节点:恰有一条入边和两条或多条出边页节点:恰有一条入边,没有出边,每一个叶节点都赋予一个类标号(class label)如何建立决策树Hunt算法 :通过将训练记录相继划分成较纯的子集,以递归的方式建立决策树。
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每一条记录包含若干条属性(Attribute),组成一个特征 向量,训练集的每条记录还有一个特定的类标签(Class Label)与之对应,该类 标签是系统的输入,通常是以往的一些经验数据.一个具体样本的形式可为样
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每笔建立分类模型的资料样本,一定要有已知的分类标记(class label) ,包含这个已知分类标记的属性称之为标记属性 是否购买笔记型电脑 标记属性分类的程序..
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The output of classification is discrete class label.
分类的输出是离散的类别值。
In selecting vectors, the algorithm also USES the class label of training set and the judgment information of class mean vector.
在特征向量的选择中,本算法还用到了训练集的类别标签和类别平均向量的判别信息。
Classification needs to construct a model (also called classifier) which makes a map of records in Database with a peculiar class label.
分类是要构造一个数学模型(分类器),该模型能把数据库的记录映射到某一个特定的类别。
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