决策树实验指导书R
决策树实验指导书
实验目的:
1掌握利用R进行决策树的基本步骤
2更深入理解决策树的应用
实验内容:
说明:本实验采用iris数据集,下面中的数据集如无上下文说明,即就是指iris
iris以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性,就是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。
四个属性分别为:花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度
三类分别为:setosa, versicolor, virginica(山鸢尾、变色鸢尾与维吉尼亚鸢尾)
1、加载rpart包
install、packages("rpart")
2、构建决策树,并解释rpart中三个参数的含义
iris、rp = rpart(Species~、, iris, method=“class”)
3、画出决策树
plot(iris、rp, uniform=T, branch=0, margin=0、1, main=" Classification Tree\nIris Species by Petal and Sepal Length")iris
、
4、添加决策树的标签
text(iris、rp, use、n=T, fancy=T, col="blue")
5、根据命令table(iris$Species)给出的结果,解释决策树的分类结果
6、用决策树进行预测
生成训练集ris、train=iris[2*(1:75)-1,]
生成测试集iris、test= iris[2*(1:75),]
iris、rp2=rpart(Species~、, iris、train, method=“class”)
iris、rp3=predict(iris、rp2, iris、test[,-5], type="class")
7、查瞧预测结果并对结果进行分析,计算出该决策树的accuracy(分类正确的样本数除以总样本数)
table(iris、test[,5],iris、rp3)
(25+24+22)/75=0、95
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.360docs.net/doc/d512310373.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/d512310373.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
《操作系统》实验指导书
《操作系统》实验指导书 石家庄铁道大学
目录 实验一进程调度模拟算法 (1) 实验二存储管理动态分区分配及回收算法 (3) 附录1：实验报告模版 (4) 附录2：实验教学大纲 (5)
实验一进程调度模拟算法 课时：4 实验环境：C/C++ 一、目的和要求 进程调度是处理机管理的核心内容。本实验要求用高级语言编写模拟进程调度程序，以便加深理解有关进程控制快、进程队列等概念，并体会和了解优先数算法和时间片轮转算法的具体实施办法。 二、实验内容 1.设计进程控制块PCB的结构，通常应包括如下信息： 进程名、进程优先数（或轮转时间片数）、进程已占用的CPU时间、进程到完成还需要的时间、进程的状态、当前队列指针等。 2.编写两种调度算法程序： 优先数调度算法程序 循环轮转调度算法程序 3.按要求输出结果。 三、提示和说明 分别用两种调度算法对伍个进程进行调度。每个进程可有三种状态；执行状态（RUN）、就绪状态（READY,包括等待状态）和完成状态（FINISH），并假定初始状态为就绪状态。（一）进程控制块结构如下： NAME——进程标示符 PRIO/ROUND——进程优先数/进程每次轮转的时间片数（设为常数2）CPUTIME——进程累计占用CPU的时间片数 NEEDTIME——进程到完成还需要的时间片数 STATE——进程状态 NEXT——链指针 注： 1.为了便于处理，程序中进程的的运行时间以时间片为单位进行计算； 2.各进程的优先数或轮转时间片数，以及进程运行时间片数的初值，均由用户在程序运行时给定。 （二）进程的就绪态和等待态均为链表结构，共有四个指针如下： RUN——当前运行进程指针 READY——就需队列头指针 TAIL——就需队列尾指针 FINISH——完成队列头指针 （三）程序说明 1. 在优先数算法中，进程优先数的初值设为： 50-NEEDTIME 每执行一次，优先数减1，CPU时间片数加1，进程还需要的时间片数减1。 在轮转法中，采用固定时间片单位（两个时间片为一个单位），进程每轮转一次，CPU 时间片数加2，进程还需要的时间片数减2，并退出CPU，排到就绪队列尾，等待下一次调度。 2. 程序的模块结构提示如下： 整个程序可由主程序和如下7个过程组成：
实验二-决策树实验-实验报告
决策树实验 一、实验原理 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。数的最顶层结点是根结点。一棵典型的决策树如图1所示。它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。 图1 ID3算法： ■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。 ■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。 ■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。 信息增益基于信息论中熵的概念。ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 二、算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。 （1）创建节点N； （2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记； （4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决 （6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples
实验报告：乳腺肿瘤数据集基于决策树算法的数据挖掘
基于决策树算法的医疗数据挖掘 一、实验目的 利用商业智能分析项目中的数据分析功能，对乳腺癌数据集breast-cancer基于决策树算法进行挖掘，产生相关规则，从而预测女性乳腺癌复发的高发人群。并通过本次实验掌握决策树算法关联规则挖掘的知识及软件操作，以及提高数据分析能力。 二、实验步骤 1、在SQL server 2005中建立breast-cancer数据库，导入breast-cancer数据集； 2、对该数据集进行数据预处理，包括列名的中文翻译、以及node-caps缺失值的填充，即将‘null’填充成‘？’； 3、新建数据分析服务项目，导入数据源、新建数据源视图、新建挖掘结构，其中，将breast-cancer表中的‘序号’作为标识，‘是否复发’作为分类； 4、部署； 5、查看决策树、依赖关系网络等，并根据结果进行分析、预测。 三、实验结果分析 1、如以下三张图片所示，通过调整依赖网络图的依赖强度，可得出，在众多因素中，‘受侵淋巴结数’、‘肿瘤大小’、‘恶心肿瘤程度’这三个因素对于是否复发的影响是较大的，并且影响强度依次递减。
2、从‘全部’节点的挖掘图例可以看到，在breast-cancer数据集中，复发占了29.91%，不复发占了68.32%，说明乳腺肿瘤的复发还是占了相当一部分比例的，因此此挖掘是具备前提意义的。 3、由下两张图可知，‘受侵淋巴数’这一因素对于是否复发是决定程度是最高的。在‘受侵淋巴结数不等于0-2’（即大于0-2）节点中，复发占了50.19%的比例，不复发占了44.44%的比例，而在‘受侵淋巴结数=0-2’的节点中，复发只占了21.71%的比例，不复发占了77.98%的比例。由此可见，当受侵淋巴节点数大于‘0-2’时，复发的几率比较高。
高级语言实验指导书级模板
高级C语言及其应用实验指导书 电信13级使用 李丽张承云秦剑编 机械与电气工程学院 -3 目录 实验一指针的应用( 4学时) (3) 实验二位运算的应用( 2学时) (5) 实验三界面处理的应用( 4学时) (6) 实验四外设的应用( 2学时) (8) 实验五模块化的程序设计( 4学时) (9) 实验一指针的应用( 4学时) 一、实验目的 1.掌握C语言指针变量的定义、声明和赋值 2.学会使用指针变量的程序设计 3.掌握指针作为函数参数的用法
二、实验设备 计算机、VC++6.0 三、实验原理( 以下内容需自己写) 1、指针的概念 2、指针变量的定义、引用和赋值方法 3、指针的基本运算( 比较、加减) 4、指针与数组的关系 5、指针作为函数参数的方法 ( 1) 基本数据类型指针、数组名作为输入参数 ( 2) 指针作为函数返回值 6、结构体指针的定义与结构体成员引用 四、实验内容 1、已知两个整型变量a和b,它们的值分别为6和9。请定义两个 指针变量, 经过指针变量访问整型变量a和b,并经过类似printf(”%d,%d\n”,*pointer_1,*poin ter_2)这样的语句打印出a和b 的值。 2、有一个数组的值为{1, 2, 3, 4, 5, 6}, 希望对这个数组的数据都乘 以2。请用”指针+下标”访问数组的方法来实现。( 提示: 用*(pointer+i)这样的方法来访问数组) 3、已知二维数组:inta[3][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15},用 指针的方法访问数组, 并按以下格式打印数据。 12345 678910 4、已知下面一些字符串: charstr[20]="Guangzhouuniversity";
实验三决策树算法实验实验报告
实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； 资料.
（2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点值。 （2）实验数据预处理 Age:30岁以下标记为“1”；30岁以上50岁以下标记为“2”；50岁以上标记为“3”。 Sex：FEMAL----“1”；MALE----“2” Region：INNER CITY----“1”；TOWN----“2”； RURAL----“3”； SUBURBAN----“4” Income：5000~2万----“1”；2万~4万----“2”；4万以上----“3” Married Children Car Mortgage 资料.
决策树算法研究及应用概要
决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3
编译实验指导书(2017)
《编译原理》 实验指导书 太原理工大学计算机与软件学院 2017 年 3 月
《编译原理》实验 适用专业：计算机实验类别：专业实验 实验时数：8学时 一、实验课程的性质、目的和任务 1．培养学生初步掌握编译原理实验的技能。 2．验证所学理论、巩固所学知识并加深理解。 3．对学生进行实验研究的基本训练。 二、实验课程的内容、要求及学时分配 实验一、无符号数的词法分析程序（4学时） 内容：掌握词法分析的基本思想，并用高级语言编写无符号数的词法分析程序。 要求：从键盘上输入一串字符（包括字母、数字等），最后以“；”结束，编写程序识别出其中的无符号数。 无符号数文法规则可定义如下： <无符号数>→<无符号实数>│<无符号整数> <无符号实数>→<无符号整数>.<数字串>[E<比例因子>]│ <无符号整数>E<比例因子> <比例因子>→<有符号整数> <有符号整数>→[+│-]<无符号整数> <无符号整数>→<数字串> <数字串>→<数字>{<数字>} <数字>→0 1 2 3 (9) 读无符号数的程序流程图见下图
实验二、逆波兰式生成程序（4学时） 内容：掌握语法分析的基本思想，并用高级语言编写逆波兰式生成程序； 要求：利用逆波兰式生成算法编写程序，将从键盘上输入的算术表达式（中缀表达式）转化成逆波兰式。 逆波兰表达式的生成过程涉及到运算符的优先级，下表中列出几个常用运算 符的优先关系。 常用运算符优先关系矩阵 如上表所示的优先关系矩阵表示了+，-，*，/，↑，（，）等七种运算符之间的相互优先关系。“＞、＜、＝”三种符号分别代表“大于”、“小于”、“相等”三种优先关系。左边的“＝”与右边的“（”之间没有优先关系存在，所以表中为空白。 逆波兰表达式生成算法的关键在于比较当前运算符与栈顶运算符的优先关系，若当前运算符的优先级高于栈顶运算符，则当前运算符入栈，若当前运算符的优先级低于栈顶运算符，则栈顶运算符退栈。 下面给出了逆波兰表达式生成算法的流程图。（为了便于比较相邻运算符的优先级，需要设立一个工作栈，用来存放暂时不能处理的运算符，所以又称运算符栈）。
(完整版)生物数据挖掘-决策树实验报告
实验四决策树 一、实验目的 1.了解典型决策树算法 2.熟悉决策树算法的思路与步骤 3.掌握运用Matlab对数据集做决策树分析的方法 二、实验内容 1.运用Matlab对数据集做决策树分析 三、实验步骤 1.写出对决策树算法的理解 决策树方法是数据挖掘的重要方法之一，它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则，是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数，根据不同的权值建立树的分支，即叶子结点，在每个叶子节点下又建立层次结点和分支，如此重利生成决策树，然后对决策树进行剪树处理，最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观，以树状图的形式表现预测结果，而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。 决策树是一树状结构，它的每一个叶子节点对应着一个分类，非叶子节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下分而治之的过程。 2.启动Matlab，运用Matlab对数据集进行决策树分析，写出算法名称、数据集名称、关键代码，记录实验过程，实验结果，并分析实验结果 (1)算法名称: ID3算法 ID3算法是最经典的决策树分类算法。ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，用信息增益值度量不确定性：信息增益值越大，不确定性越小。因此，ID3算法在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性，这样可以得到当前情况下最纯的划分，从而得到较小的决策树。 ID3算法的具体流程如下： 1）对当前样本集合，计算所有属性的信息增益； 2）选择信息增益最大的属性作为测试属性，把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集； 3）若子样本集的类别属性只含有单个属性，则分支为叶子节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调用处；否则对子样本集递归调用本算法。 (2)数据集名称：鸢尾花卉Iris数据集 选择了部分数据集来区分Iris Setosa（山鸢尾）及Iris Versicolour（杂色鸢尾）两个种类。
《C语言》实验指导书
《C语言程序设计》 实 验 指 导 书 华中师范大学信息技术系 二00九年三月
项目一：熟悉C语言的运行环境及简单程序设计 (12) 实验一熟悉C语言的运行环境 实验二c程序初步 (3) 实验三数据类型及输入输出 (5) 实验四运算符与表达式 (8) 项目二：流程控制、指针、数组、模块化程序设计 实验五分支程序设计 (9) 项目六循环程序设计 (11) 项目七函数 (12) 项目八数组 (13) 项目九指针 (15) 项目三：综合程序设计——竞赛编排及优胜排序 （注：每个项目应包含实验学习目标、实验内容、实验原理、实验设备、实验步骤、实验注意事项或实验思考等内容。 基本型实验应有明确的实验学习目标、详细的过程和具体的结果；综合设计型实验应有明确的实验学习目标、可参考的过程和实验结果评价标准）
实验基本要求 1、每次实验前，学生必须预习实验内容，实验程序必须自行编制、自行调试。 2、每次实验，学生都必须提交实验报告，内容包括实验目的、实验内容、实验程序、实验过程（软件的使用、程序的调试）等，见下面的实验报告模版。 3、学生第一次上机时，应在教师机指定文件夹下建立以自己学号+姓名的子文件夹，例如学号为2005683001的学生张三，应在教师机指定文件夹下建立“2005683001张三”的子文件夹，此文件夹就是学生张三存放本课程实验全部文档的文件夹，也是教师评价学生饰演成绩的主要依据。 4、学生每次实验完毕后，都应将实验报告、实验程序等文档上传到教师机自己建立的子文件夹中。 5、学生每次实验，都应该在考勤表上签到。 附 华中师范大学信息技术系c语言程序设计实验报告 实验目的： 实验设备（包括软件）： 实验内容： 实验过程： 实验程序及实验结果： 实验体会：
机器学习实验报告
决策树算法 一、决策树算法简介： 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。其中决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除、决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan 提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 本节将就ID3算法展开分析和实现。 ID3算法： ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。 在ID3算法中，决策节点属性的选择运用了信息论中的熵概念作为启发式函数。
编译原理实验指导书(图)
编译原理 实 验 指 导 书
前言 编译原理是计算机科学与技术、软件工程等专业的主干课和必修课，由于这门课程相对抽象且内容较复杂，一直是比较难学的一门课程。在编译原理的学习过程中，实验非常重要，只有通过上机实验，才能使学生对比较抽象的课程内容产生一个具体的感性认识。 本书实验环境主要为C环境及一个词法分析器自动生成工具FLEX和一个语法分析器自动生成工具BISON。书中给出的参考源程序也是C源程序，但由于实验者熟悉精通的语言工具不尽相同，因而强求采用统一的编程语言编程是不现实的。实验者在掌握了编译程序各个阶段的功能和原理之后，不难借助使用其他自己熟悉的语言实现相关功能。 实验者在实验过程中应该侧重写出自己在算法分析、设计思路、实现功能或程序代码等方面的特色，写出设计和实现过程中遭遇到的难点和解决办法，可以不拘泥于实验指导给出的参考性设计思路，尽可能在深度和广度上加以拓展。只有这种各具特色的实验报告，才将更有利于体现实验者在创新思维和动手能力上的差异。 通过这些实验，能使学生对这些部份的工作机理有一个详细的了解，达到“知其然，且知其所以然”的目的。并可在C环境下对自动生成工具生成的词法、语法分析器进行编译调试。 由于手工生成词法和语法分析器的工作量太大，在实际中常用自动生成工具来完成之。这些工具中最著名的当属贝尔实验室的词法分析器生成工具LEX和语法分析器生成工具YACC。它们现已成为UNIX的标准应用程序同UNIX一起发行。与此同时GNU推出与LEX完全兼容的FLEX，与YACC完全兼容的BISON。这两个程序都在Internet上以源代码的形式免费发行，所以很容易在其它操作系统下重新编译安装。我们实验采用的就是for dos的FLEX和BISON。本书有关的编译工具及其源程序例子，可到BISON的网站上下载。关于FLEX和BISON的用法简介，参见附录，如需更详细的介绍，请参阅编译工具中帮助文件。
实验三-决策树算法实验实验报告
实验三-决策树算法实验实验报告
实验三决策树算法实验 一、实验目的：熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法和实现技术。 二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件： 四、实验内容： 1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。 2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。 五、实验步骤： 1、验证性实验： （1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集
data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。（1）创建节点N； （2）If samples 都在同一类C中then （3）返回N作为叶节点，以类C标记；（4）If attribute_list为空then （5）返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；//多数表决（6）选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7）以test_attribute 标记节点N； （8）For each test_attribute 的已知值v //划分samples ； （9）由节点N分出一个对应test_attribute=v的分支； （10令Sv为samples中test_attribute=v 的样本集合；//一个划分块（11）If Sv 为空then （12）加上一个叶节点，以samples中最普遍的类标记； （13）Else 加入一个由Decision_Tree(Sv,attribute_list-test_attribute)返回节点
随机森林实验报告
随机森林实验报告 实验目的 实现随机森林模型并测试。 实验问题 Kaggle第二次作业Non-linear classification 算法分析与设计 一．算法设计背景: 1.随机森林的原子分类器一般使用决策树，决策树又分为拟合树和分类树。这两者的区别在于代价估值函数的不同。 2.根据经验，用拟合树做分类的效果比分类树略好。 3.对于一个N分类问题,它总是可以被分解为N个2分类问题，这样分解的好处是其决策树更加方便构造，更加简单，且更加有利于用拟合树来构建分类树。对于每一个2分类问题，构造的树又叫CART树，它是一颗二叉树。 4.将N个2分类树的结果进行汇总即可以得到多分类的结果。 树构造：
6.随机森林构造： 二．算法思路： 将一个N分类问题转化为N个二分类问题。转化方法是：构造N棵二叉拟合树，这里假设N为26，然后我们给N棵二叉树依次标号为1，2，3...26。1号树的结果对应于该条记录是不是属于第一类，是则输出1，否则输出号树的结果对应于该条记录是不是属于第二类，是则1否则0，依此类推。这样，我们的26棵二叉树的结果就对应了26个下标。 例如对于某条记录，这26个二叉树的结果按序号排列为{0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，...1,0}，那么这条记录的分类应该为25。要将一个26维的0，1序列变回
一个索引，我们只需要找出这个序列中值最大的元素的索引，这个索引即是序列号。 我们将上面的26棵分别对26个索引做是否判断的二分类树视为一个整体，在多线程的环境下，构造多个这样的整体，然后进行求和运算，最后取出每个结果序列中值最大的元素的下标作为分类值，那么久得到了我们想要的结果，随机森林完成。 三．算法流程： 1.读入训练集trainset,测试集testset 2.将训练集分割为输入trainIn,输出trainOut 3.这里假设类别数N为26，将trainOut[记录条数] 映射为 transformTrainOut[训练记录数][26] 4.初始化transformTestOut[测试记录数][26]全部为0 i = 1 : ForestSize: 策树 在这里，我们每一次26分类是由26棵CART共同完成的，CART的cost function采用的是gini系数，CART的最大层数为7，分裂停止条件为当前节点GINI为0或者当前节点所在层数到达了7. 2.随机森林 a.随机森林每次循环的训练集采样为原训练集的. b.对于森林中每一棵决策树每一次分割点的选取，对属性进行了打乱抽样，抽样数为25，即每次分割只在25个属性中寻找最合适的值。并且对于每个选取的属性，我们进行了行采样。即如果这个属性所拥有的属性值数大于30，我们选取其中30个作为分割候选，如果小于30，则全部纳入分割候选。 四．代码详解 1.训练集/测试集的读入 a.在中定义了：
决策树程序实验
决策树程序实验 众所周知，数据库技术从20世纪80年代开始，已经得到广泛的普及和应用。随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库以及web等新型数据源的日益普及，人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效地利用这些数据。 从数据中生成分类器的一个特别有效的方法是生成一个决策树（Decision Tree）。决策树表示方法是应用最广泛的逻辑方法之一，它从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。决策树分类方法采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。所以从决策树的根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。 决策树是应用非常广泛的分类方法，目前有多种决策树方法，如ID3、CN2、SLIQ、SPRINT等。 一、问题描述 相关信息 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输入，而每个树叶结点代表类或类分布。数的最顶层结点是根结点。一棵典型的决策树如图1所示。它表示概念buys_computer，它预测顾客是否可能购买计算机。内部结点用矩形表示，而树叶结点用椭圆表示。为了对未知的样本分类，样本的属性值在决策树上测试。决策树从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，因此决策树容易转化成分类规则。 图1 ID3算法： ■决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。 ■每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。 ■采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。 信息增益基于信息论中熵的概念。ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 问题重述 1、目标概念为“寿险促销” 2、计算每个属性的信息增益 3、确定根节点的测试属性
ID3算法实验报告
ID3算法实验 08级第一小组介绍： ID3算法可分为主算法和建树算法两种。 （1）ID3主算法。主算法流程如图所示。其中PE、NE分别表示正例和反例集，它们共同组成训练集。PE'、PE''和NE'、NE''分别表示正例集和反例集的子集。 ID3主算法流程 （2）建树算法。采用建树算法建立决策树。首先，对当前子例进行同类归集。其次，计算各集合属性的互信息，选择互信息最大的属性Ak。再次，将在Ak处取值相同的子例归于同一子集，Ak取几个值就几个子集。最后,对既含正例又含反例的子集递归调用建树算法。若子集仅含正例或反例，对应分支标上P或N，返回调用处。 ID3算法采用自顶向下不回溯的策略搜索全部属性空间并建立决策树，算法简单、深度小、分类速度快。但是，ID3算法对于大的属性集执行效率下降快、准确性降低，并且学习能力低下。考虑到本文所涉及到的数据量并很小，下文分类分析采用了该算法。 决策树学习是把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。学习到的决策树能再被表示成多个if-then的规则。ID3算法是一种决策树算法。 对下载的ID3算法程序进行阅读和调试后，做了相关实验，以下是相关记录。 1、试验数据 该算法的试验数据有两个：data.dat和data.tag，分别存放训练样例和各个属性列表：
data.dat: data.tag: 其中，训练样例集合的试验数据由课本第3.4。2节给出，分别将其属性使用离散值数据表示，在data.tag文件中可以看到离散值其表示的属性分别对应。 2、运行结果 试验结果，是以if-then形式输出决策树，其运行界面如图：
高级语言程序设计实验指导书ptf
高级语言程序设计实验指导书 编者：苑俊英 2010.9
前言 本实验指导书是《高级语言程序设计实验》课程的配套教材，本指导书中的实验内容涉及到高级语言中各个章节的知识点，并对任课教师和学生以指导。 该指导书的实验一至实验十二为专题实验，实验十三为综合实验，除了从各个知识点对学生加以实践外，还以综合项目的形式，让学生体会团队合作、中小型项目的开发过程和方法，锻炼其综合运用所学知识的能力和动手实践的能力。 本实验指导由苑俊英执笔完成，由于作者水平有限，难免有不妥之处，请各位老师和专家指正！
目录 实验相关 (4) 实验一 C程序的运行环境和运行C程序的方法 (6) 实验二数据类型、运算符和表达式（1） (8) 实验三数据类型、运算符和表达式（2） (11) 实验四最简单的C程序设计 (13) 实验五逻辑结构程序设计 (15) 实验六循环结构程序设计 (16) 实验七数组 (17) 实验八函数1 (19) 实验九函数2 (20) 实验十指针 (21) 实验十一结构体和共用体 (22) 实验十二位运算 (23) 实验十三文件 (24) 综合实验 (25)
实验相关 1.每次实验准备 （1）了解所用计算机系统的性能和使用方法 （2）复习和掌握与本实验有关的教学内容 （3）准备好上机所需程序 （4）需事先估计运行中可能出现的问题，针对不同的问题进行修改 （5）准备好调试和运行时所需的数据 2.实验要求 （1）一人一组，独立上机（综合实验除外）。 （2）上机过程出现的问题，除了是系统问题外，一般应独立解决，不要轻易举手求助老师。对出错信息进行分析、判断，学习如何调试程序。 （3）独立完成实验，按时交实验报告。 3.实验步骤 （1）进入C工作环境（Turbo C、Turbo C++、Visual C++、Visual Studio 2008、Eclipse、CodeBlocks） （2）编辑程序 （3）检查程序的书写错误并修改 （4）编译和连接，根据出错信息进行更改，直到编译连接通过为止 （5）运行程序并分析运行结果是否合理和正确 （6）输出程序清单和运行结果 （7）书写实验报告 4.实验报告 （1）实验报告应包括以下内容： （2）题目 （3）程序清单 （4）运行结果 （5）对运行结果的分析及本次实验取得的经验，如果程序未通过，应分析其原因
数据挖掘及决策树
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
决策树实验指导书-R
决策树实验指导书 实验目的： 1掌握利用R进行决策树的基本步骤 2更深入理解决策树的应用 实验内容： 说明：本实验采用iris数据集，下面中的数据集如无上下文说明，即是指iris iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。 四个属性分别为：花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度 三类分别为:setosa, versicolor, virginica（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾） 1、加载rpart包 ("rpart") 2、构建决策树,并解释rpart中三个参数的含义 = rpart(Species~., iris, method=“class”) 3、画出决策树 plot, uniform=T, branch=0, margin=, main=" Classification Tree\nIris Species by Petal and Sepal Length")iris .
4、添加决策树的标签 text, =T, fancy=T, col="blue") 5、根据命令table(iris$Species)给出的结果，解释决策树的分类结果 6、用决策树进行预测 生成训练集=iris[2*(1:75)-1,] 生成测试集= iris[2*(1:75),] =rpart(Species~., , method=“class”) =predict, [,-5], type="class") 7、查看预测结果并对结果进行分析，计算出该决策树的accuracy（分类正确的样本数除以总样本数） table[,5],
机器学习实验报告
《机器学习》课内实验报告（1） ID算法实现决策树2015 - 2016学年第 2 学期 专业：智能科学与技术 班级：智能1301班 学号：06133029 姓名：张争辉
一、实验目的： 理解ID3算法的基本原理，并且编程实现。 二、实验要求： 使用C/C++/MATLAB实现ID3算法。 输入： 若干行，每行 5 个字符串，表示 Outlook Temperature Humidity Wind Play ball 如上表。 输出： 决策树。 实验结果如下： 输入： Sunny Hot High Weak No Sunny Hot High Strong No Overcast Hot High Weak Yes Rain Mild High Weak Yes Rain Cool Normal Weak Yes Rain Cool Normal Strong No Overcast Cool Normal Strong Yes Sunny Mild High Weak No Sunny Cool Normal Weak Yes Rain Mild Normal Weak Yes Sunny Mild Normal Strong Yes Overcast Mild High Strong Yes Overcast Hot Normal Weak Yes Rain Mild High Strong No 输出： Outlook Rain Wind Strong No Weak Yes Overcast Yes Sunny Humidity
Normal Yes High No 三、具体实现： 实现算法如下： #include