决策树

二进位最少的树即为 “ 最佳剪枝树 ” 期望错误率最小原则 做法：对树中的内部节点计算其剪枝 /不剪枝可能出现的期望错误率，比较后加以取舍 系统功能需求 • 设计和实现一个图形界面的决策树分类模型。 • 显示决策树分类、决策树剪枝过程，使实验内容、实验过程、实验结果可视化。 • 运用决策树分类得到的分类结果和一般分类相比较，展现决策树分类优势。 • 能对不同数据集进行处理。 系统模块架构

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事件更令人关注。 （ 5） 演变分析 安徽新华学院 2020 届本科毕业论文（设计） 9 数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律，并对其进行建模。 尽管这可能包括时间相关数据的区分 、特征化、关联和相关分析、预测、分类或聚类，这类分析的不同特点包括序列或周期模式匹配、时间序列数据分析和基于相似性的数据分析。 本章小结 本章在介绍数据挖掘基本概念的基础上，简要的概括了数据挖掘的过程

)2/(l o g2l o g21l o g*)( 2/knknniniSC ki Γπ Cost of Encoding Tree  编码树结构本身的代价  编码每个分裂节点的代价  确定分类属性的代价  确定分类属性值的代价 amp。 其中， v是该节点上不同属性值的个数  编码每个树叶上的记录分类的代价 )22lo g ( v)1log ( v剪枝算法  设