Advertisement

Python中常用多属性决策方法的实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了在Python编程语言环境下几种常见的多属性决策方法及其具体实现方式，旨在帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。 本段落介绍了AHP、熵权法、TOPSIS、VIKOR在内的10种方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python中常用多属性决策方法的实现
    优质
    本文介绍了在Python编程语言环境下几种常见的多属性决策方法及其具体实现方式，旨在帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。 本段落介绍了AHP、熵权法、TOPSIS、VIKOR在内的10种方法。
     
  • 基于MATLAB的多属性决策TOPSIS法程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现多属性决策中的TOPSIS方法，通过计算各选项与理想解的距离来评估方案优劣，适用于工程、管理等领域的决策分析。 多属性决策TOPSIS方法的Matlab程序可以直接加载到MATLAB环境中使用。输入评价矩阵A和权重向量w后运行该程序即可得到方案排序结果。
     
  • 关于前景理论下的多属性决策方法探究
    优质
    本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。
     
  • Python中决策树算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现决策树算法，详细讲解了决策树的工作原理、构建方法以及实际应用案例。 数据集：Mnist训练集数量：60000 测试集数量：10000 运行结果： ID3（未剪枝） 正确率：85.9% 运行时长：356s ```python import time import numpy as np def loadData(fileName): # 加载文件 dataArr = []; labelArr = [] fr = open(file) ``` 重写后的代码删除了不必要的注释和未完成的函数定义。保留了原始描述中的关键信息，同时保持格式整洁。
     
  • 关于决策树分类中属性选择方法的研究
    优质
    本文探讨了决策树分类中的关键问题——属性选择方法，分析了几种常用算法的优缺点，并提出了一种新的改进策略。 针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性作为测试属性这一缺点,引入OneR算法来选取相关子集进行分类,以此减少无关属性和重复属性对分类结果的影响。实验结果显示，相较于原始的ID3算法，改进后的方案提高了分类准确率，并缩短了分类时间；同时解决了ID3算法中存在的取值偏置问题，优化了整体分类效果。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
    优质
    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • 用C++实现的决策树方法
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了经典的决策树算法，旨在提供一个高效、灵活的数据分类和回归解决方案。通过优化的数据结构与算法设计，该项目能够处理大规模数据集，并支持多种特征选择准则。 基于C++的决策树实现采用的是《机器学习》（西瓜书）中的ID3算法。该实现将决策树封装成一个类，便于移植使用。不过，在数据结构的选择上可能存在一些不恰当的地方，请高手们审慎下载并参考。
     
  • Python中实现ID3决策树算法
    优质
    本文将介绍如何使用Python编程语言实现经典的ID3决策树算法，涵盖算法原理、代码实践及应用案例。 本段落详细介绍了如何用Python实现ID3决策树算法，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。
     
  • Python中的决策树实现
    优质
    简介：本教程深入讲解了如何使用Python编程语言来构建和分析决策树模型，涵盖数据准备、算法选择及模型评估等内容。 基于Python逐步实现决策树（Decision Tree），可以分为以下几个步骤：加载数据集、计算熵、根据最佳分割特征进行数据分割、选择最大信息增益的最佳分割特征以及递归构建决策树，最后完成样本分类。
     
  • 利用Python实现决策树算法
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习算法——决策树。从基础理论到代码实践，帮助读者掌握构建和优化决策树模型的方法与技巧。 简单易懂的决策树算法介绍，适合学生使用，并可用于实验报告。