数据挖掘-第四次作业电商一_第1页
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第8 分类：基本概一 学号2012307013968.1解：决策树分类的主要步骤树开始为包含真个训练元组的单个如果元组都来自同一个类，则该节点成为一片树叶，标记这个（元组分离成单独的类，准则包括一个属性并且还可以只任何一个分割点或者分割的子集节点被标记的准则作为一个测试节点对准则的每个输出，由节点生长一个分支，有以下三种情况：.如果属性是离散值，那么分支上刻画出属性的每个可能值.如果是连续值分两个分支分别是splitpointandA>spltpoint. .如果属性是离散值又必须产生二叉树（由属性选择度量或所使用的算法，在节点的测试形如“AA？。该递归算法创建决策树在每个元组分区的停止条件是：.分区的所有元组都属于同一个类.没有剩余的元组来进一步划分属性.给定的分支没有元组决策树建成，返回决（1）法假定一个属性值在给定类上的影响独立于其他属性这一假（）分类的主要思想就是：通过定理的后验概率，最大化P(i|P(i)（其中是类的标号）8.10证明：

N

综上，得证8.12解元组类概1P105402N11443P21434P31425N32326P42317N43218N44119N4501P55008.14解：由于在第iM1M2用相同的数据划分，即使用了 （30.5+32.2+20.7+20.6+31.0+41.0+27.7+28.0+21.5+28.0 （22.4+14.5+22.4+19.6+20.7+20.4+22.1+19.4+18.2+35.0var（M1-M2）=1/10*

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