实验报告七：Huffman树与Huffman树编码算法实验
实验报告
实验七 Huffman树与Huffman树编码算法实验(4学时)* 实验目的：
掌握Huffman树的编码方法和算法实现。
实验内容：(类C算法的程序实现)
(1) 建立Huffman树编码的表示结构，对给定输入信息集合进行Huffman编码，输出编码结果(必做)
(2) 利用Huffman编码算法实现给定信息串的编码结果(必做)
实验准备：
1) 计算机设备；2) 程序调试环境的准备，如TC环境；3) 实验内容的算法分析与代码设计与分析准备。
实验步骤：
1.录入程序代码并进行调试和算法分析；
2.编写实验报告。
实验结果：
实验的完整的C程序代码，以及程序实现与结果分析。
哈夫曼树编码译码实验报告(DOC)
数据结构课程设计设计题目：哈夫曼树编码译码
目录 第一章需求分析 (1) 第二章设计要求 (1) 第三章概要设计 (2) （1）其主要流程图如图1-1所示。 (3) （2）设计包含的几个方面 (4) 第四章详细设计 (4) （1）①哈夫曼树的存储结构描述为： (4) （2）哈弗曼编码 (5) （3）哈弗曼译码 (7) （4）主函数 (8) （5）显示部分源程序： (8) 第五章调试结果 (10) 第六章心得体会 (12) 第七章参考文献 (12) 附录： (12)
在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。哈弗曼编码使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得的用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。树中从根到每个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或“1”的序列作为和各个叶子对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。哈弗曼译码输入字符串可以把它编译成二进制代码，输入二进制代码时可以编译成字符串。 第二章设计要求 对输入的一串电文字符实现哈夫曼编码，再对哈夫曼编码生成的代码串进行译码，输出电文字符串。通常我们把数据压缩的过程称为编码，解压缩的过程称为解码。电报通信是传递文字的二进制码形式的字符串。但在信息传递时，总希望总长度能尽可能短，即采用最短码。假设每种字符在电文中出现的次数为Wi，编码长度为Li，电文中有n种字符，则电文编码总长度为∑WiLi。若将此对应到二叉树上，Wi为叶结点的权，Li为根结点到叶结点的路径长度。那么，∑WiLi 恰好为二叉树上带权路径长度。因此，设计电文总长最短的二进制前缀编码，就是以n种字符出现的频率作权，构造一棵哈夫曼树，此构造过程称为哈夫曼编码。设计实现的功能： (1) 哈夫曼树的建立； (2) 哈夫曼编码的生成； (3) 编码文件的译码。
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/e612023192.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/e612023192.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；
数据结构实验报告哈夫曼树
数据结构实验报告实验题目: Huffman编码与解码 姓名: 学号: 院系:
实验名称: Huffman编码与解码实验 问题描述: 本实验需要以菜单形式完成以下功能: 1、输入电文串 2、统计电文串中各个字符及其出现的次数 3、构造哈弗曼树 4、进行哈弗曼编码 5、将电文翻译成比特流并打印出来 6、将比特流还原成电文 数据结构的描述: 逻辑结构: 本实验可用二叉树实现,其逻辑结构为一对二的形式,即一个结点对应两个结点。在实验过程中我们也应用到了栈的概念。 存储结构: 使用结构体来对数据进行存储: typedef struct { int weight; int parent,lc,rc; }HTNode,*HuffmanTree; typedef struct LNode { char *elem; int stacksize; int top; }SqStack; 在main函数里面定义一个哈弗曼树并实现上述各种功能。 程序结构的描述: 本次实验一共构造了10个函数: 1.void HuffTree(HuffmanTree &HT,int n[],int mun); 此函数根据给定的mun个权值构建哈弗曼树,n[]用于存放num个权值。 2、void Select(HuffmanTree &HT,int n,int i,int &s1,int &s2);
此函数用于在HT[1,i-1]中选择parent为0且weight为最小的两个结点,其下标分别为s1,s2、 3.void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,char **&HC,int n); 此函数从哈弗曼树HT上求得n 个叶子结点的哈弗曼编码并存入数组HC中。 4.void Coding(HuffmanTree HT,char **HC,int root,SqStack &S); 此函数用于哈弗曼编码,先序遍历哈弗曼树HT,求得每个叶子结点的编码字符串,存入数组HC,S为一个顺序栈,用来记录遍历路径,root就是哈弗曼数组HT中根结点的位置下标。 5.void InitStack(SqStack &S); 此函数用于初始化一个栈。 6.void Pop(SqStack &S,char e); 此函数为出栈操作。 7.void Push(SqStack &S,char e); 此函数为进栈操作。 8.int StackLength(SqStack S); 此函数用于求栈长,返回一个int型的值。 9.int Find(char a,char s[],int num); 此函数用于查找字符a在电文串中的位置。 10.int Recover(HuffmanTree HT,char **HC,char string[],char a[],char b[],int n); 此函数用于将比特流还原成电文。 调试分析: 输入任意一个字符串,如输入welcometoustc:运行结果如下:
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。
霍夫曼树实验报告
实验二二叉树的遍历及霍夫曼编码 班级：计科1101班 学号：0909101605 姓名：杜茂鹏 2013年5月22日
一、实验目的 掌握二叉树的建立及遍历操作，霍夫曼编码基本操作及存储结构表示 二、实验内容 1. 系统要求包含以下功能 1）初始化：从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值（或者读入字符集和频度数据文件），建立哈夫曼树，并将哈夫曼树存入到文件HfmTree 中。 2）编码：利用已建好的哈夫曼树（如果不在内存中，则从文件中读入），从文件ToBeTran中读入原文，对原文进行编码，将编码后的结果存入文件CodeFile 中。 3）译码：利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中。 4）打印：打印输出哈夫曼树，显示ToBeTran, TextFile和CodeFile文件的内容。 三、实验要求 1．在上机前写出全部源程序； 2．能在机器上正确运行程序； 3．用户界面友好。 四、概要设计 1）首先动态分配数组存储霍夫曼树及存储霍夫曼编码表，然后从终端或文件读入霍夫曼树的字符变量及其频度，初始化建立霍夫曼树并将其写入文件HfmTree.txt中。 2）从指定的文件succe.txt中读入原文，利用已经编好的霍夫曼树对其编码，将编码结果写入文件Coding.txt保存。 3）利用已建好的哈夫曼树将文件Coding.txt中的代码进行译码，结果存入文件decoding.txt中。
五、测试数据： 2．原文内容“THIS IS MY PROGRAM” 六、详细设计 实验内容(原理、操作步骤、程序代码) //建立霍夫曼树，对原文进行编码、译码 #include
哈弗曼数据结构专题实验报告
数据结构与程序设计专题 实验报告 ：学号：班级：信息45班 ：学号：班级：信息45班 ：学号：班级：信息45班 实验指导老师：峰 实验地点：西一楼一层计算机中心机房 实验结束日期：12月5日 联系：
一．实验任务： 对于给定的源文档 SourceDoc.txt， 1) 统计其中所有字符的频度（某字符的频度等于其出现的总次数除以总字符数），字符包括字母（区分大小写）、标点符号及格式控制符（空格、回车等）。 2) 按频度统计结果构建哈夫曼编码表。 3) 基于哈夫曼编码表进行编码，生成对应的二进制码流，并输出到文件 Encode.dat，完成信源的编码过程。 4) 根据生成的哈夫曼编码表，对二进制码流文件 Encode.dat 进行解码，把结果输出到文件 TargetDoc.txt，完成信源的解码过程。 5) 判断 TargetDoc.txt 与 SourceDoc.txt 容是否一致，以验证编解码系统的正确性。 二．实验容: 1) 线性链表的构建以及排序; 2) 哈夫曼树的构建; 3) 基于哈夫曼码进行编码; 4) 对二进制码进行解码; 5）对生成文件与原文件进行比较； 三．程序的算法描述
四．程序运行结果：
五．源程序代码： #include
哈夫曼树 实验报告
计算机科学与技术学院数据结构实验报告 班级2014级计算机1班学号20144138021 姓名张建华成绩 实验项目简单哈夫曼编/译码的设计与实现实验日期2016.1.5 一、实验目的 本实验的目的是进一步理解哈夫曼树的逻辑结构和存储结构，进一步提高使用理论知识指导解决实际问题的能力。 二、实验问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码，此实验即设计这样的一个简单编/码系统。系统应该具有如下的几个功能： 1、接收原始数据。 从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmtree.dat中。 2、编码。 利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmtree.dat中读入），对文件中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile.dat中。 3、译码。 利用已建好的哈夫曼树将文件codefile.dat中的代码进行译码，结果存入文件textfile.dat中。 4、打印编码规则。 即字符与编码的一一对应关系。 5、打印哈夫曼树， 将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式显示在终端上。 三、实验步骤 1、实验问题分析 1、构造哈夫曼树时使用静态链表作为哈夫曼树的存储。 在构造哈夫曼树时，设计一个结构体数组HuffNode保存哈夫曼树中各结点的信息，根据二叉树的性质可知，具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点，所以数组HuffNode的大小设置为2n-1，描述结点的数据类型为： Typedef strcut { Int weight；/*结点权值*/ Int parent； Int lchild； Int rchild； }HNodeType； 2、求哈夫曼编码时使用一维结构数组HuffCode作为哈夫曼编码信息的存储。 求哈夫曼编码，实质上就是在已建立的哈夫曼树中，从叶子结点开始，沿结点的双亲链域回退到根结点，没回退一步，就走过了哈夫曼树的一个分支，从而得到一位哈夫曼码值，由于一个字符的哈夫曼编码是从根结点到相应叶子结点所经过的路径上各分支所组成的0、1序列，因此先得到的分支代码为所求编码的低位码，后得到的分支代码位所求编码的高位码，所以设计如下数据类型：
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.
哈夫曼树的实验报告1
一、需求分析 1、本演示程序实现Haffman编/译码器的作用，目的是为信息收发站提供一个编/译系统， 从而使信息收发站利用Haffman编码进行通讯，力求达到提高信道利用率，缩短时间，降低成本等目标。系统要实现的两个基本功能就是：①对需要传送的数据预先编码； ②对从接收端接收的数据进行译码； 2、本演示程序需要在终端上读入n个字符（字符型）及其权值（整形），用于建立Huffman 树,存储在文件hfmanTree.txt中；如果用户觉得不够清晰还可以打印以凹入表形式显示的Huffman树； 3、本演示程序根据建好的Huffman树，对文件的文本进行编码，结果存入文件CodeFile 中；然后利用建好的Huffman树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中；最后在屏幕上显示代码（每行50个），同时显示对CodeFile中代码翻译后的结果； 4、本演示程序将综合使用C++和C语言； 5、测试数据： (1)教材例6-2中数据：8个字符，概率分别是0.05，0.29，0.07，0.08，0.14，0.23，0.03， 0.11，可将其的权值看为5，29，7，8，14，23，3，11 (2)用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立Haffman树，并实现以下报文的编码和 一、概要设计 1、设定哈夫曼树的抽象数据类型定义 ADT Huffmantree{ 数据对象：D={a i| a i∈Charset,i=1,2,3,……n,n≥0} 数据关系：R1＝{< a i-1, a i >| a i-1, a i∈D, i=2,3,……n} 基本操作： Initialization(&HT，&HC,w，n,ch) 操作结果：根据n个字符及其它们的权值w[i],建立Huffman树HT,用字符数组ch[i]作为中间存储变量，最后字符编码存到HC中； Encodeing(n) 操作结果：根据建好的Huffman树，对文件进行编码，编码结果存入到文件CodeFile 中 Decodeing(HT,n) 操作结果：根据已经编译好的包含n个字符的Huffman树HT，将文件的代码进行翻译，结果存入文件TextFile中 } ADT Huffmantree
哈夫曼编码解码实验报告
哈夫曼编码解码实验 1.实验要求 掌握二叉树的相关概念 掌握构造哈夫曼树，进行哈夫曼编码。 对编码内容通过哈夫曼树进行解码。 2.实验内容 通过二叉树构造哈夫曼树，并用哈夫曼树对读取的txt文件进行哈夫曼编码。编码完成后通过哈夫曼树进行解码。 #include
int i,j,k,left,right,min1,min2; //printf("输入叶子的节点数："); //scanf("%d",&n); printf("字符数量=%d\n",n); for(i=1;i<=2*n-1;i++) { ht[i].parent=ht[i].lch=ht[i].rch=0; } j=0; for(i=1;i<=n;i++) { /*getchar(); printf("输入第%d个叶子节点的值：",i); scanf("%c",&ht[i].data); printf("输入该节点的权值："); scanf("%d",&ht[i].weight); */ for(;j<127;j++) { if(Coun[j]!=0) { ht[i].data=j; //printf("%c",ht[i].data); ht[i].weight=Coun[j]; //printf("%d",ht[i].weight); break; } } j++; } printf("\n"); for(i=1;i<=n;i++) { printf("%c",ht[i].data); } printf("\n"); for(i=n+1;i<=2*n-1;i++) {//在前n个结点中选取权值最小的两个结点构成一颗二叉树 min1=min2=10000;//为min1和min2设置一个比所有权值都大的值 left=right=0; for(k=1;k<=i-1;k++) { if(ht[k].parent==0)//若是根结点 //令min1和min2为最小的两个权值，left和right
(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。
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。
哈夫曼树实验报告
哈夫曼树实验报告 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
计算机科学与技术学院数据结构实验报告 班级 2014级计算机1班学号姓名张建华成绩 实验项目简单哈夫曼编/译码的设计与实现实验日期一、实验目的 本实验的目的是进一步理解哈夫曼树的逻辑结构和存储结构，进一步提高使用理论知识指导解决实际问题的能力。 二、实验问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码，此实验即设计这样的一个简单编/码系统。系统应该具有如下的几个功能： 1、接收原始数据。 从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件中。 2、编码。 利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件中读入），对文件中的正文进行编码，然后将结果存入文件中。 3、译码。 利用已建好的哈夫曼树将文件中的代码进行译码，结果存入文件中。 4、打印编码规则。 即字符与编码的一一对应关系。 5、打印哈夫曼树， 将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式显示在终端上。 三、实验步骤 1、实验问题分析 1、构造哈夫曼树时使用静态链表作为哈夫曼树的存储。 在构造哈夫曼树时，设计一个结构体数组HuffNode保存哈夫曼树中各结点的信息，根据二叉树的性质可知，具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点，所以数组HuffNode的大小设置为2n-1，描述结点的数据类型为： Typedef strcut { Int weight；/*结点权值*/ Int parent； Int lchild； Int rchild； }HNodeType； 2、求哈夫曼编码时使用一维结构数组HuffCode作为哈夫曼编码信息的存储。 求哈夫曼编码，实质上就是在已建立的哈夫曼树中，从叶子结点开始，沿结点的双亲链域回退到根结点，没回退一步，就走过了哈夫曼树的一个分支，从而得到一位哈夫曼码值，由于一个字符的哈夫曼编码是从根结点到相应叶子结点所经过的路
哈夫曼编码译码系统课程设计实验报告(含源代码C++_C语言)
目录 摘要………………………………………………………………………..………………II Abstract …………………………………………………………………………..………... II 第一章课题描述 (1) 1.1 问题描述 (1) 1.2 需求分析…………………………………………………..…………………………… 1 1.3 程序设计目标…………………………………………………………………………… 第二章设计简介及设计方案论述 (2) 2.1 设计简介 (2) 2.2 设计方案论述 (2) 2.3 概要设计 (2) 第三章详细设计 (4) 3.1 哈夫曼树 (4) 3.2哈夫曼算 法 (4) 3.2.1基本思 想 (4) 3.2.2存储结 构 (4)
3.3 哈夫曼编码 (5) 3.4 文件I/O 流 (6) 3.4.1 文件流 (6) 3.4.2 文件的打开与关闭 (7) 3.4.3 文件的读写 (7) 3..5 C语言文件处理方式…………………………………………………………………… 第四章设计结果及分析 (8) 4.1 设计系统功能 (8) 4.2 进行系统测试 (8) 总结 (13) 致谢 (14) 参考文献 (15) 附录主要程序代码 (16) 摘要 在这个信息高速发展的时代，每时每刻都在进行着大量信息的传递，到处都离不开信息，它贯穿在人们日常的生活生产之中，对人们的影响日趋扩大,而利用哈夫曼编码
进行通信则可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。在生产中则可以更大可能的降低成本从而获得更大的利润，这也是信息时代发展的趋势所在。本课程设计的目的是使学生学会分析待加工处理数据的特性，以便选择适当的逻辑结构、存储结构以及进行相应的算法设计。学生在学习数据结构和算法设计的同时，培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和创造性的思维方法，增强分析问题和解决问题的能力。此次设计的哈夫曼编码译码系统，实现对给定报文的编码和译码，并且任意输入报文可以实现频数的统计,建立哈夫曼树以及编码译码的功能。这是一个拥有完备功能的系统程序，对将所学到的知识运用到实践中,具有很好的学习和研究价值. 关键词：信息；通讯；编码；译码；程序 Abstract This is a date that information speeding highly development and transmit
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
哈夫曼树及其操作-数据结构实验报告(2)
电子科技大学 实验报告 课程名称：数据结构与算法 学生姓名：陈*浩 学号：************* 点名序号： *** 指导教师：钱** 实验地点：基础实验大楼 实验时间： 2014-2015-2学期 信息与软件工程学院
实验报告(二) 学生姓名：陈**浩学号：*************指导教师：钱** 实验地点：科研教学楼A508实验时间：一、实验室名称：软件实验室 二、实验项目名称：数据结构与算法—树 三、实验学时：4 四、实验原理： 霍夫曼编码（Huffman Coding）是一种编码方式，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。1952年，David A. Huffman在麻省理工攻读博士时所发明的。 在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。 例如，在英文中，e的出现机率最高，而z的出现概率则最低。当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个比特来表示，而z则可能花去25个比特（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个比特。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。 霍夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi（i=1,2,...n）构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li（i=1,2,...n）。 可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。
哈夫曼树及编码综合实验报告
《用哈夫曼编码实现文件压缩》 实验报告 课程名称数据结构B 实验学期 2017 至 2018 学年第一学期学生所在院部计算机学院 年级 2016 专业班级信管B162 学生姓名学号 成绩评定： 1、工作量： A（），B（），C（），D（）,F( ) 2、难易度：A（），B（），C（），D（）,F( ) 3、答辩情况： 基本操作：A（），B（），C（），D（）,F( ) 代码理解：A（），B（），C（），D（）,F( ) 4、报告规范度：A（），B（），C（），D（）,F( ) 5、学习态度：A（），B（），C（），D（）,F( )总评成绩:_________________________________ 指导教师: 兰芸
用哈夫曼编码实现文件压缩 1、了解文件的概念。 2、掌握线性链表的插入、删除等算法。 3、掌握Huffman树的概念及构造方法。 4、掌握二叉树的存储结构及遍历算法。 5、利用Huffman树及Huffman编码，掌握实现文件压缩的一般原理。 微型计算机、Windows 7操作系统、Visual C++6.0软件 输入的字符创建Huffman树，并输出各字符对应的哈夫曼编码。 五.系统设计 输入字符的个数和各个字符以及权值，将每个字符的出现频率作为叶子结点构建Huffman树，规定哈夫曼树的左分支为0，右分支为1，则从根结点到每个叶子结点所经过的分支对应的0和1组成的序列便为该结点对应字符的哈夫曼编码。 流程图如下 1.输入哈夫曼字数及相应权值
相应代码 int main() { HuffmanTree HTree; HuffmanCode HCode; int *w, i; int n,wei; //编码个数及权值 printf("请输入需要哈夫曼编码的字符个数:"); scanf("%d",&n); w=(int*)malloc((n+1)*sizeof(int)); for(i=1; i<=n;i++) { printf("请输入第%d字符的权值:",i); fflush(stdin); scanf("%d",&wei); w[i]=wei; } HuffmanCoding(&HTree,&HCode,w,n); return 1; } 2.输出HT初态（每个字符的权值）
哈夫曼树实验报告
数据结构实验报告 实验名称：实验三哈夫曼树 学生姓名： 班级： 班内序号： 学号： 日期： 程序分析： 存储结构：二叉树 程序流程： template
2.获得输入字符串的第一个字符，并将其插入到链表尾部,n=1(n记录的是链 表中字符的个数) 3.从字符串第2个字符开始，逐个取出字符串中的字符 将当前取出的字符与链表中已经存在的字符逐个比较，如果当前取出的 字符与链表中已经存在的某个字符相同，则链表中该字符的权值加1。 如果当前取出的字符与链表中已经存在的字符都不相同，则将其加入到 链表尾部，同时n++ =n(tSize记录链表中字符总数，即哈夫曼树中叶子节点总数) 5.创建哈夫曼树 6.销毁链表 源代码： void HuffmanTree::Init(string Input) { Node *front=new Node; 建哈夫曼树（void HuffmanTree::CreateCodeTable(Node *p)） 算法伪代码： 1.创建一个长度为2*tSize-1的三叉链表 2.将存储字符及其权值的链表中的字符逐个写入三叉链表的前tSize个结点 的data域，并将对应结点的孩子域和双亲域赋为空 3.从三叉链表的第tSize个结点开始，i=tSize 3.1从存储字符及其权值的链表中取出两个权值最小的结点x,y，记录其 下标x,y。 3.2将下标为x和y的哈夫曼树的结点的双亲设置为第i个结点 3.3将下标为x的结点设置为i结点的左孩子，将下标为y的结点设置为 i结点的右孩子，i结点的权值为x结点的权值加上y结点的权值，i 结点的双亲设置为空 4. 根据哈夫曼树创建编码表
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：