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二叉树
- 构造二叉树进行各种树的表示，用两种方式构造。(Construction of two forked trees and the representation of various trees.)
BST二叉树的基本操作
- BST二叉排序树的插入、查询、删除、遍历 （中序遍历 从小到大）(The basic operation of the BST two forked tree.Inserting, querying, deleting, traversing two forked sort trees.)
二叉树
- 二叉树的前、中、后、层次遍历的递归算法。其中包括构造二叉树链式存储的算法。(A recursive algorithm of traversing the front, middle, post and level of two forked trees. It includes the algorithm to construct two forked tree chain storage.)
决策树
- 利用R语言实现决策树，使用 party 包构建决策树，使用 rpart 包构建决策树，以及随机森林的构建(using R language analyizing ...)
3-18有向树k值
- 要求有向树Ｔ的k个顶点组成的集合Ｆ，使cost(F)=∑min w(x)*d(x,u)的值达到最小。在一般情况下，有向树是一棵多叉树，为了便于计算，我们把多叉树变转成为与之等价的二叉树，将每个顶点的第一个儿子做为其父顶点的左儿子顶点，同时增加一个０权０边长的附加顶点做为右儿子顶点。然后对于其他儿子项点以相同方式作为新增附加顶点的左儿子顶点，一直继续下去，直至处理完所有顶点。所得到的二叉树与树Ｔ具有相同的最小耗费。(A set F that consists of the k vertices o
3-19有向树独立K
- 要求有向树Ｔ的k个独立顶点组成的集合Ｆ，使cost(F)=∑min w(x)*d(x,u)的值达到最小。与有向树k中值问题类似，把有向树变转成为与之等价的二叉树，设Ｔ的以顶点x为根的子树T(x),其左、右儿子顶点分别为y和z。(A set F that consists of a k independent vertex to a tree T is required to minimize the value of the cost (F) = min w (x) *d (x, U). Sim
二叉树
- 二叉树源文件(Two forked tree source file)
AVL树
- 二叉树的ADT、搜索树的ADT、平衡二叉树的ADT。AVL树包含了AVL的建立、查找、删除操作。全部使用类模板，方便调用(ADT for binary tree, ADT for search tree, ADT for balanced binary tree. AVL tree contains the establishment of AVL, find, delete operation. All use of class templates, easy to call)
二叉树
- 实现了二叉树的创建，先序遍历，中序遍历，后序遍历以及二叉树的竖式打印(binary tree traverse)
树型框操作
- 树型框全操作，适合新手学习，如果在学习易语言树型框可以参考一下(Tree box full operation, suitable for novice learning, if the learning of the easy language tree box can refer to)
赫夫曼树
- 数据结构赫夫曼树！！！！！希望大家有所采纳！！！！！！！！！！！！(fewgtwergjwerjgkjwekjghkweujktrhjg)
03平衡二叉树_AVLTree
- 查找算法，平衡二叉树，大话数据结构里面的。(Lookup algorithm, balance two forked tree, big talk data structure inside.)
决策树
- 数据处理中经常使用决策树算法，在MATLAB中编辑决策树算法(Decision tree algorithm is often used in data processing, and the decision tree algorithm is edited in MATLAB)
个人的树型结构程序例(一张表的)
- 个人的树型结构程序例(一张表的),是一个小小的树型结构的例子(An example of a personal tree structure program (a table) is an example of a small tree structure.)
ID3决策树
- Java实现用ID3算法构建决策树(Java implementation using ID3 algorithm to build decision tree)
图、树函数大全
- 常用的图和树的函数大全，函数可以复制，但是程序本身可能不能编译通过。(The common graph and the function of the tree, the function can be copied, but the program itself may not be compiled and passed.)
最好的树状界面实例explorestruct
- 在GUI界面上写了一个树状菜单,实现点击不同的节点实现不同的事件(A tree - like menu is written on the GUI interface to implement different events by clicking on different nodes)
决策树java代码1
- 决策树可对数据进行分类，选出最大增益属性。(Decision tree can be classified data, select the maximum gain attribute.)
二叉树的四种遍历方式与层序创建
- 本例程实现对于二叉树的四种遍历方式，先序，中序，后序，层序四种遍历(This routine implements four traversing methods for two forked trees, the first order, the middle order, the rear order and the sequence of four ergodicity.)
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understanding of decision tree and random