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随机森林聚类算法

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资 源 简 介

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"以建造决策树的集合.

文 件 列 表

randomForest
COPYING
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NAMESPACE
data
R
MD5
DESCRIPTION
man

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