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决策树ID3算法Python实现

参考西瓜书第4章编写，并用graphviz实现可视化。

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熵值法用于特征剔除

熵是对不确定性的一种度量，信息量越大，不确定性越小，熵越小。当用熵值判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。

熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响 (即权重) 越大。

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SVD奇异值分解及应用

特点

  • 优点：简化数据，去除噪声，提高算法结果
  • 缺点：数据的转换可能难以解释
  • 适用于数值型数据
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