1.C语言实现“勾股树”——毕达哥拉斯树!源码源代
2.c语言圣诞树代码
3.Python代码:递归实现C4.5决策树生成、码树剪枝、源码源代分类
C语言实现“勾股树”——毕达哥拉斯树!码树
分形几何学探索不规则几何形态,源码源代基于递归反馈系统不断迭代生成。码树微信红包帮手源码在自然界中广泛存在,源码源代被艺术作品采用。码树计算机成为研究分形几何的源码源代关键工具,法国数学家曼德尔勃罗特开创了分形几何学新领域。码树毕达哥拉斯树,源码源代依据勾股定理无限重复的码树图形,因形状似树而得名。源码源代此程序展示毕达哥拉斯树生成过程。码树求解思路清晰,源码源代火车头采集器源码下载C语言源代码实现,通过调整旋转角度可生成不同形状的树。修改Draw函数中变量a为度,效果如下所示。
c语言圣诞树代码
C语言圣诞树代码如下:#include<math.h>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#definePI3.
floatsx,sy;
floatsdCircle(floatpx,floatpy,floatr)
floatdx=px-sx,dy=py-sy;
returnsqrtf(dx*dx+dy*dy)-r;
floatopUnion(floatd1,floatd2)
returnd1<d2?d1:d2;
#defineTpx+scale*r*cosf(theta),py+scale*r*sin(theta)
intribbon()
floatx=(fmodf(sy,0.1f)/0.1f-0.5f)*0.5f;
returnsx>=x-0.f&&sx<=x+0.f;
floatf(floatpx,floatpy,floattheta,通达信黄金买入主图源码floatscale,intn)
floatd=0.0f;
for(floatr=0.0f;r<0.8f;r+=0.f)
d=opUnion(d,sdCircle(T,0.f*scale*(0.f-r)));
if(n>0)
for(intt=-1;t<=1;t+=2)
floattt=theta+t*1.8f;
floatss=scale*0.9f;
for(floatr=0.2f;r<0.8f;r+=0.1f)
d=opUnion(d,f(T,tt,ss*0.5f,n-1));
ss*=0.8f;
returnd;
intmain(intargc,char*argv[])
intn=argc>1?atoi(argv):3;
floatzoom=argc>2?atof(argv):1.0f;
for(sy=0.8f;sy>0.0f;sy-=0.f/zoom,putchar('\\n'))
for(sx=-0.f;sx<0.f;sx+=0.f/zoom)
if(f(0,0,PI*0.5f,1.0f,n)<0.0f)
if(sy<0.1f)
putchar('.');
else
if(ribbon())
putchar('=');
else
putchar("...................................#j&o"[rand()%]);
else
putchar('');
C语言的我们的队伍在壮大游戏源码特点
1、简洁高效:C语言的语法简洁、紧凑,能够高效地利用计算机的资源,运行速度快,适合开发高性能应用程序。
2、系统级语言:C语言是一种系统级语言,可以直接操作内存和硬件,能够进行底层的编程。
3、可移植性:C语言的程序可以移植到不同的平台上运行,只需要进行少量的修改。
4、支持模块化编程:C语言支持模块化编程,股票涨停前的信号源码可以将程序分解成多个模块,提高代码的复用性和可维护性。
5、面向过程:C语言是一种面向过程的语言,适合处理数据和执行操作,但不支持面向对象的编程思想。
Python代码:递归实现C4.5决策树生成、剪枝、分类
本文将详细介绍如何使用Python编程实现C4.5决策树分类算法。首先,我们将通过Numpy进行矩阵运算实现这一过程,并提供完整的代码供读者参考和学习。在深入理解算法原理之后,我们将通过一个简单的数据集展示如何生成C4.5决策树,并解释如何利用它对新样本进行分类。### 算法原理
C4.5决策树是对ID3决策树的改进,它采用“信息增益率”而非简单的“信息增益”来选择划分特征,以减少对可取值数目较多的离散特征的偏好。具体选择规则如下:
从候选划分特征中找出信息增益高于平均水平的特征。 在上述特征中,选择信息增益率最高者作为最优划分特征。生成决策树的过程包括自顶向下的递归过程,从根节点开始,根据最优划分特征将数据集分为多个子集,直至满足叶节点条件(如纯度达到某个阈值)。
### 预测新样本的类别
假设我们有一个新样本,例如,特征为 [东, 潮湿, 弱, ](风向为“东”,湿度为“潮湿”,紫外线指数为“弱”,温度为℃)。通过C4.5决策树,我们可以自上而下地判断其类别。具体步骤如下:
从根节点出发,判断温度是否小于.5℃。 如果温度小于.5℃,进入根节点的右子节点;否则,进入左子节点。 重复以上步骤,直到到达叶节点,该叶节点的类别即为新样本的预测类别。例如,对于上述新样本,如果决策树结构正确,最终可能将其分类为“阴天”。
### 如何生成C4.5决策树
生成C4.5决策树的过程涉及遍历数据集的所有候选特征,计算每个特征的信息增益率,选择最佳特征进行数据集划分。具体步骤包括:
计算信息熵,评估数据集纯度。 对于离散特征,计算信息增益率;对于连续特征,使用二分法确定最佳划分点。 选择信息增益率最高的特征作为当前节点的划分依据。 递归地对子数据集重复上述步骤,直至满足叶节点条件。### 剪枝
为了避免过拟合,C4.5决策树在生成完成后会进行剪枝。剪枝分为“前剪枝”和“后剪枝”,其中“后剪枝”是最常用的方法。通过计算剪枝前后的损失函数,如果剪枝后损失函数降低,则执行剪枝操作,将某些叶节点合并至其父节点。
### 程序代码
完整的Python代码分为两个部分:C决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类;决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。
### 运行示例
使用提供的数据集,通过运行C决策树分类.py文件,可以生成决策树,剪枝决策树,并对新样本进行分类。具体的输出结果将展示决策树结构以及对新样本的预测类别。
### 结语
通过本文的介绍,我们不仅理解了C4.5决策树分类算法的原理和实现,还学会了如何使用Python代码实现这一过程。希望本文能够帮助读者掌握C4.5决策树的构建和应用,为实际数据分类任务提供有效的解决方案。