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sprint算法分析课件
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数据挖掘
SPRINT
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sprint算法分析课件，介绍数据挖掘中决策树中的一种判树算法及改进。
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：一种用于数据挖
掘的可伸缩并
行分类器
主讲人：
框架
•
概况
•
计算方法
•
应用领域
•
优势和缺陷
•
改进算法及建议
引言
数据分类
的方
法
决策树
方法，统计学
方法（如贝叶
斯方 法
），神经网络
方法，
粗糙集和最邻
近方法
数据挖掘
数据关联
数据分类
数据集聚
为什么决策树
方法得到了最
广泛的应用呢？
决策树分类法
优点：
速度快
模型简单
易于理解
能方便地转化为
语句来实现
判定树分类算法
outpu
t
训练集
决策树
inp
ut
的升
级版
•
为解决传统的
分类方法在
处理海量数
据时会出现
性能下降或精
度降低的问
题，
!
的研究
人员提
出来一种快速
的、可伸缩
的，适合处
理较大规模
的决策树分类
算法
•
是在
的基础
上研发出来的，
克服了其
的缺陷，即：
消除了所有
的内存限制
，
易于并行
化
，
性能较
好
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