决策树代码java代码决策树代码matlab

如何使用Java Weka开源项目，实现J48决策树、支持向量机算法，在10个UCI数据集上对这两个算法进行性能？

public static void Regular() throws Exception {

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到献县网站设计与献县网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站制作、成都做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、主机域名、虚拟空间、企业邮箱。业务覆盖献县地区。

File inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Train.arff");

ArffLoader loader = new ArffLoader();

loader.setFile(inputfile);

Instances insTrain = loader.getDataSet();

insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);

inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Test.arff");

loader.setFile(inputfile);

Instances insTest = loader.getDataSet();

insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);

double sum = insTest.numInstances();

int right = 0;

Classifier clas = new J48();

//Classifier clas = new weka.classifiers.bayes.BayesNet();

clas.buildClassifier(insTrain);

for(int i = 0; i sum; i++) {

if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i)) == insTest.instance(i).classValue()) {

right++;

}

System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))+" :　"+insTest.instance(i).classValue());

}

System.out.println("分类准确率："+right/sum);

}

svm的话，要用一个wlsvm的包。代码是一样的，就是Classifier class= new J48()这里要用svm的实例

二分查找法的判定树有什么特点？能不能用一个公式直接求出树的深度？

算法思想：

将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。

折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。

算法步骤描述：

step1 首先确定整个查找区间的中间位置

mid = （ left + right ）/ 2

step2 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较；

若相等，则查找成功

若大于，则在后（右）半个区域继续进行折半查找

若小于，则在前（左）半个区域继续进行折半查找

Step3 对确定的缩小区域再按折半公式，重复上述步骤。最后，得到结果：要么查找成功，要么查找失败。

折半查找的存储结构采用一维数组存放。

折半查找算法举例

对给定数列（有序），按折半查找算法，查找关键字值为30的数据元素。

折半查找的算法讨论：

优点: ASL≤log2n，即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。经log2n 次计较就可以完成查找过程。

缺点：因要求有序，所以要求查找数列必须有序，而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作。另外，顺序存储结构的插入、删除操作不便利。

考虑：能否通过一次比较抛弃更多的部分（即经过一次比较，使查找范围缩得更小），以达到提高效率的目的。……？

可以考虑把两种方法（顺序查找和折半查找）结合起来，即取顺序查找简单和折半查找高效之所长，来达到提高效率的目的？实际上这就是分块查找的算法思想。

例如：[问题分析] 由于数据按升序排列,故用折半查找最快捷.

program binsearch;

const max=10;

var num:array[1..max] of integer;

i,n:integer;

procedure search(x,a,b:integer);

var mid:integer;

begin

if a=b then

if x=num[a] then writeln('Found:',a) else writeln('Number not found')

else begin

mid:=(a+b) div 2;

if xnum[mid] then search(x,mid,b);

if xnum[mid] then search(x,a,mid);

if x=num[mid] then writeln('Found:',mid);

end;

begin

write('Please input 10 numbers in order:');

for i:=1 to max do read(num);

write('Please input the number to search:');

readln(n);

search(n,1,max);

end.

Java风格的代码举例：

//使用折半法进行查找

int getIndex(int[] nList, int nCount, int nCode) {

int nIndex = -1;

int jMin = 0;

int jMax = nCount - 1;

int jCur = (jMin+jMax)/2;

{

if(nList[jCur] nCode) {

jMax--;

} else if(nList[jCur] nCode) {

jMin++;

} else if(nList[jCur] == nCode) {

nIndex = jCur;

break;

}

jCur = (jMin + jMax)/2;

} while(jMin jMax);

return nIndex;

}

二分查找的性能说明

虽然二分查找的效率高，但是要将表按关键字排序。而排序本身是一种很费时的运算。既使采用高效率的排序方法也要花费 O(n lg n) 的时间。

二分查找只适用顺序存储结构。为保持表的有序性，在顺序结构里插入和删除都必须移动大量的结点。因此，二分查找特别适用于那种一经建立就很少改动、而又经常需要查找的线性表。

对那些查找少而又经常需要改动的线性表，可采用链表作存储结构，进行顺序查找。链表上无法实现二分查找

二分查找的C#实现代码：

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Text;

namespace BinschDemo

{

public class BinschDemo

{

public static int Binsch(int[] a, int key)

{

int low = 1;

int high = a.Length;

while (low = high)

{

int mid = (low + high) / 2;

if (key == a[mid])

{

return mid; //返回找到的索引值

}

else

{

if (key a[mid])

high = mid - 1;

else

low = mid + 1;

}

return -1; //查找失败

}

static void Main(string[] args)

{

Console.WriteLine("请输入10个递增数字: ");

int[] list = new int[10];

for (int i = 0; i 10; i++)

{

Console.Write("数字 : ", i);

list = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());

}

Console.Write("请输入一个你要查找的数字:");

int find = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());

int result = Binsch(list, find);

Console.WriteLine(result);

}

分块查找又索引查找，它主要用于“分块有序”表的查找。所谓“分块有序”是指将线性表L（一维数组）分成m个子表（要求每个子表的长度相等），且第i+1个子表中的每一个项目均大于第i个子表中的所有项目。“分块有序”表应该包括线性表L本身和分块的索引表A。因此，分块查找的关键在于建立索引表A。

（1）建立索引表A（二维数组）

索引表包括两部分：关键字项（子表中的最大值）和指针项（子表的第一项在线性表L中位置）

索引表按关键字有序的。

例如：线性表L（有序）为：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

分成m=3个子表：

索引表A：二维数组：第一列为每个子表的最大值，第二列为每个子表的起始地址

即： 4 0

8 4

12 8

（2）利用索引表A，确定待查项X所在的子表（块）。

（3）在所确定的子表中可以用“折半查找”法搜索待查项X；若找到则输出X；否则输出未找到信息。

java 两个类相同但是里面的属性不同，这是为什么

n1和n2本身就指向两个完全不同的对象，因此其成员对象的地址不同也是很自然的

做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据

java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

本文题目：决策树代码java代码决策树代码matlab
本文地址：https://www.cdcxhl.com/article0/docoooo.html

成都网站建设公司_创新互联，为您提供商城网站、App设计、网站收录、云服务器、Google、静态网站