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决策树c4.5-r8的windows版本
- 用c++实现的决策树算法，windows环境下，希望对学习数据结构和算法的朋友有所帮助。-achieve with the Decision Tree Algorithm, windows environment, and I hope to learn from data structures and algorithms friends help.
ID3_src
- 一个用C＃写的ID3算法，属于数据挖掘中的决策树生成算法。-a C# write ID3 algorithm, data mining is the decision tree generation algorithm.
c4.5r8
- 决策树分类算法源代码，非常优秀的数据挖掘工具包，全部使用C语言完成的-decision tree classification algorithm source code, excellent data mining tool kits, all use the C language completed
windtree
- 决策树算法 用于文本分类实现 使用C语言开发-Decision Tree Algorithm to achieve for text classification C-language development
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- 实现决策树分类训练试验。 源自c4.5，在windows下用C++实现,简洁好用。用户只需要构建好特征说明文件，并选择一些参数既可以进行试验。
DecisionTreeAlgorithm
- 使用C#实现的决策树算法实例，对初学者有很大的帮助
CTree
- 决策树分类C5.0算法的C语言实现源码！
c4.5数据挖掘算法源代码，LINUX版本
- 本程序是用c语言编写的基于决策树分类方法的数据挖掘算法，它对测试集进行分类，挖掘出潜在的规则-this procedure is used to prepare the language c decision tree classification based on the data mining algorithm, which tests set for classification, tapping the potential rules
聚类+决策树
- 编写了数据挖掘中的聚类和决策树结合使用的c++语言，实用性高
决策树的 C4.5
- 决策树的 C 4.5 Vc++实现的
datamining
- 数据挖掘中的决策树算法。c4.5,用C语言写的。比较全面。-c4.5
ID3
- 决策树的ID3算法的源码，这个源码用C++编写！-decision tree of Id3 algorithm in c++
ID3usingC
- ID3决策树算法的C语言实现-ID3 Decision Tree Algorithm in C language implementation
file
- c++ 实现 决策树 分类算法，规模很小但是很简练的一个算法-c++ realization of the decision tree classification algorithm, the size of a small but very concise algorithm for
ID3JueCheTree
- 人工智能ID3决策树算法的实现，使用了MFC编程，既有算法又有界面。-Artificial Intelligence ID3 decision tree algorithm, use the MFC programming, both algorithm and interface.
DTree
- C++编写的数据挖掘决策树算法 Mathimatics-Numerical algorithms -C++ Prepared Data Mining Decision Tree Algorithm Mathimatics-Numerical algorithms
BITemp
- 商业智能用 决策树 Id3算法 C语言-Business Intelligent
SLIQ
- SLIQ数据挖掘算法，使用c++实现，使用SLIQ算法，用信息熵的方法作为决策树节点列策略-SLIQ data mining algorithms using c++ implementation
pso-svm
- 这是一个用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g的MATLAB源码，简单易学-This is an optimization of SVM with the pso in the penalty parameter C and kernel parameter g of the MATLAB source code, easy to learn
独立性T检验
- 决策树4.5 不含剪枝 详细标准 emmm不要下载！！不要下载！！不要下载！！(Decision Tree 4.5 No Pruning Callout Details)