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C4.5算法的C语言实现源码

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简介:
本项目提供了一个用C语言编写的C4.5决策树学习算法的实现。该源代码适用于想要深入理解机器学习基础理论和实践的学生与研究人员。 C4.5算法实现 使用C语言编写 经过调试 可直接使用 在VC环境下运行

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客服
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  • C4.5C
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    本项目提供了一个用C语言编写的C4.5决策树学习算法的实现。该源代码适用于想要深入理解机器学习基础理论和实践的学生与研究人员。 C4.5算法实现 使用C语言编写 经过调试 可直接使用 在VC环境下运行
  • C4.5C
    优质
    这段代码是C4.5决策树算法的一个C语言版本实现。它提供了构建和使用基于信息增益比原则的分类模型的功能。 C4.5算法是对ID3算法的改进版本,在原有基础上增加了对子树的信息处理能力,并支持连续值属性的因素。此外,它还能够处理训练样本中不确定性的因素属性值,并且可以修剪已经生成的决策树以减小其规模。
  • C机器学习C4.5
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    本项目使用C语言实现了经典的C4.5决策树算法,适用于各类数据集上的分类任务,旨在优化性能并减少资源消耗。 数据来源于UCI库,机器学习中的C4.5算法完全用C语言实现。
  • C4.5C++
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    本项目是C4.5决策树学习算法的C++实现,旨在为机器学习和数据挖掘任务提供高效的分类模型构建工具。 使用C++编程实现C4.5算法,并包含离散化处理。
  • CC4.5决策树
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    本篇文章探讨了在C语言环境中实现C4.5算法的具体方法和技术细节,详细介绍了如何通过编程构建和优化决策树模型。 在C语言中实现决策树算法C4.5需要对数据进行处理并构建分类模型。这个过程包括选择最佳属性来分割数据集、递归地创建子节点以及停止条件的设定等步骤。为了提高效率,可以采用剪枝技术优化生成的决策树以避免过拟合现象。
  • PIDC.rar_C_PID_
    优质
    本资源包含PID控制算法在C语言中的详细实现代码,适用于嵌入式系统及自动化控制系统开发。提供理论介绍、参数整定方法和实际应用案例。 PID算法的C语言实现提供了详细的文档说明。
  • CDES(含
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    本作品提供了一个用C语言编写的完整DES加密算法实现,包括详细的代码注释和示例程序。适合学习与研究使用。 DES加密算法实现如下: 1. **头文件定义** ```c++ #ifndef DES_H #define DES_H const int IP[] = {58, 50, 42, 34, 26, 18, 10, 2, 60, 52, 44, 36, 28, 20, 12, 4, // IP数组定义省略,实际包含全部IP置换表 }; const int PC_1[] = {57, 49, 41, 33, 25, 17, /* ... 省略部分数据 */ // 定义了初始密钥选择位的顺序 }; // 其余如PC_2、E等常量数组定义省略 void EncodeMain(); #endif ``` 2. **主函数实现** ```c++ #include void EncodeMain() { int i; char keychar[8]; int key2[8], strkey[8]; printf(请输入8个要加密的字符:\n); for(i = 0; i < 8; ++i) scanf(%c, &str[i]); getchar(); // 消耗换行符 for (i = 0; i < 8; ++i) strkey[i] = str[i]; printf(\n输入明文的十六进制为:\n); for(i = 0; i < 8; ++i) printf(%10x, strkey[i]); // 密钥获取与处理 printf(\n请输入密钥(8个字符):\n); for (i = 0; i < 8; ++i) scanf(%c, &keychar[i]); getchar(); // 消耗换行符 Encode(strkey, key2); // 输出加密结果 printf(\n加密后十六进制密文是:\n); for (i = 0; i < 8; ++i) printf(%10x, strkey[i]); Decode(strkey, key2); // 显示解码后的明文 for(i = 0; i < 8; ++i) printf(%c, str[i]); printf(\n\n); } ``` 3. **密钥生成函数** ```c++ void keyBuild(int *keychar){ int movebit[] = {1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, // 移位表定义 }; StrtoBin(midkey,keychar); for (int i = 0; i < 56; ++i) midkey2[i] = midkey[PC_1[i]-1]; for(int n=0;n<16;++n) keyCreate(midkey2, movebit[n], n); } ``` 4. **数据加密与解密** ```c++ void EncodeData(int *lData,int *rData,int *str){ int i,j,temp[8]; for (i = 0; i < 4; ++i) { j=0; while(str[i] != 0){ temp[j++] = str[i]%2; str[i] /= 2; } // 填充到32位 while(j<8) temp[j++]=0; for (j = 0; j < 8; ++j) lData[lint++] = temp[7-j]; } F(rData, key); } void Decode(int *str,int *keychar){ int lData[32],rData[32],temp[32]; EncodeData(lData,rData,str); for (int i=15; i>=0; --i) { F(rData, key[i]); // 更新左右数据块 for(int j = 0; j < 32; ++j) rData[j] ^= lData[j]; for(j = 0;j<32;++j) temp[j]=rData[j]; for (int j = 0; j < 32; ++j) rData[j] = temp[j]; } DecodeData(str, rData, lData); } ``` 5. **其它辅助函数** ```c++ void F(int *rData,int *key){ int i,rDataP[48]; Expand(rData,rDataP); for (
  • CKMP
    优质
    这段C语言编写的源代码实现了KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串匹配算法,适用于高效地搜索文本中的模式。 KMP算法源代码用C语言实现的KMP算法源代码可以用C语言编写。
  • CLM
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    本源代码实现了C语言版本的Levenberg-Marquardt(LM)算法,适用于非线性最小二乘问题求解。代码结构清晰,易于理解和二次开发。 非线性优化中的经典算法用C语言实现,并附有Matlab源代码及相应的参考文献。
  • CSMO
    优质
    这段代码实现了SMO(序列最小优化)算法,并采用C语言编写。该算法主要用于解决支持向量机中的二次规划问题,提高机器学习模型训练效率。 根据提供的文件信息,我们可以深入探讨SMO(Sequential Minimal Optimization)算法在C语言中的实现细节以及相关的机器学习背景知识。此段代码主要展示了SMO算法在支持向量机(SVM)训练过程中的应用。 ### SMO算法简介 SMO算法是由John Platt提出的一种用于训练支持向量机的有效算法。传统SVM训练过程中需要求解一个二次规划问题,该问题的规模随着数据集大小的增长而增长,导致计算复杂度非常高。SMO算法通过将原始的二次规划问题分解为一系列最小优化问题来解决这一难题,每次只选择两个变量进行优化,这大大降低了计算复杂度,使得大规模数据集上的SVM训练成为可能。 ### C语言实现分析 #### 类定义及初始化 代码中定义了一个名为`SMO`的类,该类包含了一系列成员变量和方法。初始化函数设置了算法的默认参数: - `N`: 数据集大小。 - `d`: 特征维度。 - `C`: 惩罚系数。 - `tolerance`: 容忍度阈值。 - `two_sigma_squared`: 核函数中的参数。 - `is_test_only`: 测试模式标志位。 - `first_test_i`: 测试数据起始索引。 - `end_support_i`: 支持向量结束索引。 - `eps`: 浮点数比较精度。 初始化函数还设置了几个文件名,用于读取和保存模型等信息。 #### 学习函数 `learned_func_nonlinear(int k)`函数用于计算非线性核函数下的学习函数值。这个函数遍历所有支持向量,并利用它们的拉格朗日乘子、目标值和核函数计算预测值。 #### 核函数 `kernel_func(int i, int k)`实现了高斯核函数。该函数计算两个样本之间的距离,并基于此距离计算核函数的值。这里的核函数是高斯核函数,其形式为(K(x_i, x_k) = expleft(-frac{|x_i - x_k|^2}{2sigma^2}right),其中(sigma)是标准差。 #### 内积函数 `dot_product_func(int i, int k)`计算两个样本之间的内积,这是核函数计算的基础。 #### 预先计算内积 `precomputed_self_dot_product()`函数预先计算每个样本自身的内积,以提高后续计算效率。 #### 数据读取 `read_data(istream& is)`函数从输入流中读取数据。它首先获取每一行数据,然后分离出目标值和特征值,最后将这些信息存储在相应的容器中。 #### SVM模型写入 `write_svm(ostream& os)`函数用于将训练好的SVM模型写入输出流。该函数首先输出特征维度、偏置项(b)、核函数参数(sigma^2)、支持向量数量以及支持向量的信息。 #### 输出拉格朗日乘子 `write_alph(ostream& os)`函数用于输出拉格朗日乘子的信息,即每条支持向量对应的乘子值。 ### 总结 以上代码示例展示了SMO算法在C语言中的实现方式,包括初始化设置、学习函数计算、核函数定义、数据读取以及模型保存等功能。通过对这段代码的分析,可以了解到SMO算法如何应用于支持向量机训练过程中的具体细节。此外,代码还提供了对模型结果的输出功能,便于进一步的分析和应用。