决策树算法C5.0-in-Python-master

提出顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测模型。提出空间变异系数和尺度的概念，在此基础上提出按照空间变异系数对元胞空间进行不规则区域划分的方法，将得到的分区按照不同的相似度阈值进行区域聚类融合，得到不同尺度下的区域划分，然后将每一尺度下得到的结果进行叠加来预测空间负荷的分布。实例验证表明，所提模型提高了空间负荷预测的准确率。

使用C5.0决策树识别高风险银行贷款，代码，通过R语言实现。

c5.0决策树算法，源代码可以运行，你要好好看看说明文件怎么运行。使用命令行。而且要有训练集。

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C5.0算法原理解析

决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。而C5.0算法作为最为前沿的决策树算法，目前尚没有一款基于它的遥感影像分类软件。基于此，我们以C5.0决策树算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，进并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.0，该软件具有指数变换、样本点的选取、训练集的生成、规则集的建立、影像分类、分类图后编辑等一系列功能，通过这些功能我们为广大用户提供了一款简洁、实用、快速、高精度的遥感影像分类软件。

本实训根据大学英语四级考试的内容，考虑考前的准备时间、练习听力时长、练习阅读个数以及背诵作文模板个数等多方面因素，收集到90条相关的数据并进行决策树的构建。原始数据由附件：英语四级数据（实验）.xls所示。 通过Clemetine进行分析。包含数据流，实验过程，答辩问题，实验数据

金士顿 emcp KSI EMMC5.0+LPDDR3 Datasheet

c5.0算法源代码下载 c/c++语言 c5.0在c4.5的基础上有了很大的改进