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最新评论
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lt26w:
理解成门面模式应该比较容易明白吧
FacadePattern-Java代码实例讲解 -
lt26w:
看下面的例子比较明白.
FacadePattern-Java代码实例讲解 -
javaloverkehui:
这也叫文档,别逗我行吗,也就自己看看。
HtmlCleaner API -
SE_XiaoFeng:
至少也应该写个注释吧。
HtmlCleaner API -
jfzshandong:
...
org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter 配置
http://blog.csdn.net/cctt_1/archive/2009/02/03/3860725.aspx
源代码工程文件(vs2005)http://d.download.csdn.net/down/1018461/cctt_1
过去在网上找了段代码,发现写的代码要改些地方,而且也想顺便练习下自己的c++编码。
首先我要建立一个真正的树形结构。于是使用了自己过去的GeneralTree.h (当然这里还是改动些GeneralTree的代码例如增添了些函数,另外把有些私有函数变成了公有函数)。
训练文本格式如下:并命名为decision2.txt 并发在自己的工程目录下。当然你也可以改改相关源代码
概念 颜色 形状 轻重
苹果 红 球 一般
苹果 绿 球 一般
香蕉 黄 弯月 一般
草莓 红 球 轻
草莓 绿 球 轻
西瓜 绿 椭球 重
西瓜 绿 球 重
桔子 桔黄 椭球 轻
测试格式文本格式如下:命名为test.txt并放在工程目录下(试试改改源代码)
颜色 形状 轻重
红 球 一般
绿 球 一般
黄 弯月 一般
这里应该考虑各个类分开的。不过为了看起来方便,就合在一起了。
下面是具体代码:
- /* created by chico chen
- * date 2009/02/02
- * 如需转载注明出处
- */
- #include "stdafx.h"
- #include <iostream>
- #include <fstream>
- #include <string>
- #include <sstream>
- #include <vector>
- #include <map>
- #include <cmath>
- #include "D:\\Tools\\not Finished\\TreeTest\\TreeTest\\GeneralTree.h"
- using namespace std;
- // this class is for computing attribute entropy
- class AttribDiff
- {
- public :
- string attribName; // 属性名
- map<string,int > attribNum; //具体属性和个数对
- map<string,map<string,int >> typeNumber;
- // 第一个string为具体属性名,第二个为类型,
- // int是类型在具体属性中的个数.
- // 例如:是否可见 类型 形状
- // 1 西瓜 圆
- // 1 冬瓜 扁
- // 0 橘子 圆
- // 其中具体属性为圆,类型为西瓜等个数为形状为圆的类型为西瓜的个数
- AttribDiff(string& attribName)
- {
- this ->attribName = attribName;
- }
- // in order to computer entropy of an attribute
- double AttribDifferComputer(vector<vector<string>> infos, int i_attrib, int i_types, vector< int >& visible)
- {
- double probability = 0;
- double entropy = 0;
- double attribG = 0;
- map<string,int > temp;
- int tempNum = 0;
- for ( int i =0 ; i < infos.size(); i++)
- {
- if (visible[i] != 0 )
- {
- tempNum = attribNum[infos[i][i_attrib]];
- attribNum[infos[i][i_attrib]] = ++tempNum;
- temp = typeNumber[infos[i][i_attrib]];
- tempNum = temp[infos[i][i_types]];
- temp[infos[i][i_types]] = ++tempNum;
- typeNumber[infos[i][i_attrib]] = temp;
- }
- }
- map<string,int >::iterator i_number;
- map<string,int >::iterator i_type;
- for (i_number = attribNum.begin(); i_number != attribNum.end(); i_number++)
- {
- probability = (*i_number).second/(double )infos.size();
- cout <<(*i_number).first <<"概率为:" << probability<<endl;
- entropy = 0;
- for (i_type = typeNumber[(*i_number).first].begin(); i_type != typeNumber[(*i_number).first].end(); i_type++)
- {
- entropy += ComputerEntropyHelp((*i_type).second/(double )(*i_number).second);
- }
- attribG += (-1)*probability * entropy;
- }
- return attribG;
- }
- // compute the entropy
- double ComputerEntropyHelp( double pi)
- {
- return pi*log(pi)/log(( double )2);
- }
- };
- // this class is create a data struct for general tree node
- class NodeInfo
- {
- public :
- // 颜色
- // 红
- // 蓝
- string attribName; // the attribute name, such as 颜色
- vector<string> detailAttrib; // all of detail attributes under one of attribute name, for example, 红
- NodeInfo()
- {
- attribName = "" ;
- }
- NodeInfo(string & attribName)
- {
- this ->attribName = attribName;
- }
- NodeInfo(NodeInfo & ni)
- {
- this ->attribName = ni.attribName;
- this ->detailAttrib = ni.detailAttrib;
- }
- // add detail attributes in NodeInfo
- void NodeDetailInfoAdd(string & detailA)
- {
- if (!CheckIsHas(detailA))
- {
- this ->detailAttrib.push_back(detailA);
- }
- }
- // If detail attribute is in the detailAttrib list, return true;
- // else return false;
- bool CheckIsHas(string & name)
- {
- for ( int i = 0; i < detailAttrib.size(); i++)
- {
- if (strcmp(name.c_str(),detailAttrib[i].c_str()) ==0)
- {
- // the same attribute
- return true ;
- }
- }
- return false ;
- }
- // this is print control for printing NodeInfo
- static void Print(NodeInfo& info)
- {
- cout << info.attribName<< "(" ;
- for ( int i = 0; i < info.detailAttrib.size() ; i++)
- {
- cout << info.detailAttrib[i]<<" " ;
- }
- cout << ")\n" ;
- }
- };
- // this class is decision tree
- class DT
- {
- protected :
- const string filename; // the data file name
- vector<vector<string>> infos; // the array for storing information
- vector<string> attribs; // the array for storing the attributes
- GeneralTree<NodeInfo>gt; // the general tree for storing the decision tree
- const int START; // which column is the start attribute, except the type column
- const int I_TYPE; // the column index of type
- const int MAX_ENTROPY; // set an max entropy to find the minimal entropy
- private :
- // to help print
- void PrintHelp( int helpPrint)
- {
- for ( int i = 0; i < helpPrint; i++)
- {
- cout << ".." ;
- }
- }
- // to find the index of the attribName in attribs array
- int Find(string& attribName,vector<string>& attribs)
- {
- for ( int i = 0; i < attribs.size(); i++)
- {
- if (strcmp(attribName.c_str(),attribs[i].c_str()) == 0)
- {
- // the same
- return i;
- }
- }
- return -1;
- }
- // this function is used for detecting if the arithmetic is over
- bool CheckOver(vector< int >& visible,string& type)
- {
- map<string,int > types;
- int temp = 0;
- for ( int i = 0; i < infos.size(); i++)
- {
- if (visible[i] != 0)
- {
- type = infos[i][I_TYPE];
- temp = types[infos[i][I_TYPE]];
- if (temp == 0)
- {
- types[infos[i][I_TYPE]] = 1;
- }
- if (types.size() > 1)
- {
- return false ; // there are more than one types
- }
- }
- }
- return true ; // there is only one type
- }
- // to create a Decision Tree
- void DTCreate(GeneralTreeNode<NodeInfo> *parent, vector< int > visible,vector< int > visibleA, int i_attrib,string& detailA, int helpPrint)
- {
- if (i_attrib >= START)
- {
- for ( int i = 0; i < infos.size(); i++)
- {
- if (strcmp(infos[i][i_attrib].c_str(),detailA.c_str()) !=0)
- {
- // not same detail attribute
- visible[i] = 0;
- }
- }
- }
- string type = "" ;
- if (CheckOver(visible,type))
- {
- // the arithmetic is over and add the type node into the general tree
- NodeInfo n(type);
- GeneralTreeNode<NodeInfo> * node = new GeneralTreeNode<NodeInfo>(n);
- gt.Insert(node,parent);
- PrintHelp(helpPrint);
- cout << "decision type:" <<n.attribName<<endl;
- return ;
- }
- map<string,double > attribGs; // this is for deciding which attrib should be used
- for ( int i = START; i < attribs.size(); i++)
- {
- // iterate attribs
- if (visibleA[i] != 0)
- {
- AttribDiff ad(attribs[i]);
- attribGs[attribs[i]] = ad.AttribDifferComputer(infos,i,I_TYPE,visible);
- cout <<attribs[i] <<"的G为:" << attribGs[attribs[i]]<<endl;
- }
- }
- // to find the decision attribute
- double min = MAX_ENTROPY;
- string attributeName;
- for (map<string, double >::iterator i = attribGs.begin(); i != attribGs.end(); i++)
- {
- if (min >= (*i).second)
- {
- attributeName = (*i).first;
- min = (*i).second;
- }
- }
- NodeInfo n(attributeName);
- int i_max = Find(attributeName,attribs);
- for ( int i = 0; i<infos.size() ; i++)
- {
- n.NodeDetailInfoAdd(infos[i][i_max]);
- }
- GeneralTreeNode<NodeInfo> * node = new GeneralTreeNode<NodeInfo>(n);
- gt.Insert(node,parent);
- visibleA[i_max] = 0;
- PrintHelp(helpPrint);
- cout << "choose attribute:" << attributeName<<endl;
- for ( int i = 0; i < node->data.detailAttrib.size(); i++)
- {
- PrintHelp(helpPrint);
- cout << "go into the branch:" <<node->data.detailAttrib[i]<<endl;
- // go to every branch to decision
- DTCreate(node,visible,visibleA,i_max,node->data.detailAttrib[i],helpPrint+1);
- }
- }
- public :
- // 要注意的一点是这里的decision2.txt要放在工程目录下。当然如果你愿意可以写绝对路径
- // 注意文件的格式:
- // 首先一列为类别,然后是各个属性
- // 例如: 类型 形状
- // 西瓜 圆
- // 冬瓜 扁
- // 橘子 圆
- DT():filename("decision2.txt" ),START(1),I_TYPE(0),MAX_ENTROPY(10000)
- {
- GetInfo(attribs,infos,filename);
- DTCreate();
- }
- // this function is used for read data from the file
- // and create the attribute array and all information array
- // post: attribs has at least one element
- // infos has at least one element
- // pre: filename is not empty and the file is exist
- void GetInfo(vector<string>& attribs,vector<vector<string>>& infos, const string& filename)
- {
- ifstream read(filename.c_str());
- int start = 0;
- int end = 0;
- string info = "" ;
- getline(read,info);
- istringstream iss(info);
- string attrib;
- while (iss >> attrib)
- {
- attribs.push_back(attrib);
- }
- while ( true )
- {
- info = "" ;
- getline(read,info);
- if (info == "" || info.length() <= 1)
- {
- break ;
- }
- vector<string> infoline;
- istringstream stream(info);
- while (stream >> attrib)
- {
- infoline.push_back(attrib);
- }
- infos.push_back(infoline);
- }
- read.close();
- }
- // create the DT
- void DTCreate()
- {
- vector<int > visible(infos.size(),1);
- vector<int > visibleA(attribs.size(),1); // to judge which attribute is useless
- string temp = "" ;
- DTCreate(NULL,visible,visibleA,START-1,temp,0);
- }
- // print the DT
- void Print()
- {
- gt.LevelPrint(NodeInfo::Print);
- }
- void Judge( const string& testFilename,vector<string>& types, const string& testResultFileName)
- {
- vector<string> attribs_test;
- vector<vector<string>> infos_test;
- GetInfo(attribs_test,infos_test,testFilename);
- if (!CheckFileFormat(attribs_test))
- {
- throw "file format error" ;
- }
- GeneralTreeNode<NodeInfo> * root = gt.GetRoot();
- for ( int i = 0; i < infos_test.size(); i++)
- {
- types.push_back(JudgeType(root,infos_test[i],attribs_test));
- }
- WriteTestTypesInfo(testResultFileName,types);
- }
- void WriteTestTypesInfo( const string& filename, vector<string>& types)
- {
- ofstream out(filename.c_str());
- out << "类别" <<endl;
- for ( int i = 0 ; i < types.size(); i++)
- {
- out << types[i]<<endl;
- }
- out.close();
- }
- string JudgeType(GeneralTreeNode<NodeInfo> * node, vector<string>& info,vector<string>& attribs_test)
- {
- if (gt.GetChildNodeNum(node) == 0)
- {
- return node->getData().attribName;
- }
- int index = Find(node->getData().attribName,attribs_test);
- int branch_index = Find(info[index],node->getData().detailAttrib);
- if (branch_index == -1)
- {
- // is not find this detail attribute in this node detailAttrib
- // there are two way to deal with this situation
- // 1. every branch has possibility to choose
- // 2. no such type and can not judge
- // the first solution make the correct ratio low
- // the second solution has no fault-tolerance.
- // and here I choose the second solution.
- // if I have more free time later, I will write the first solution
- throw "no such type" ;
- }
- GeneralTreeNode<NodeInfo> * childNode = gt.GetAChild(node,branch_index);
- return JudgeType(childNode, info,attribs_test);
- }
- bool CheckFileFormat(vector<string>& attribs_test)
- {
- bool isCorrect = true ;
- for ( int j = 0; j < attribs_test.size(); j++)
- {
- if (Find(attribs_test[j],attribs) == -1)
- {
- isCorrect = false ;
- }
- }
- if (attribs_test.size() == attribs.size() - 1)
- {
- isCorrect = isCorrect && true ;
- }
- else
- {
- isCorrect = false ;
- }
- return isCorrect;
- }
- };
这里的main函数这样写(自己使用的VS2005):
- int _tmain( int argc, _TCHAR* argv[])
- {
- DT dt;
- //dt.Print();
- string testFile = "test.txt" ;
- string testResult = "testResult.txt" ;
- vector<string >types;
- dt.Judge(testFile,types,testResult);
- return 0;
- }
自己感觉DT 的注释比较详细,所以在我的blog中就不再做太多的解释。另外这段代码会将测试结果放在工程目录下的testResult.txt中。
另外在控制台上会有生成决策树ID3的相关相关的信息显示,例如:
红概率为:0.25
黄概率为:0.125
桔黄概率为:0.125
绿概率为:0.5
颜色的G为:1
球概率为:0.625
椭球概率为:0.25
弯月概率为:0.125
形状的G为:1.20121
轻概率为:0.375
一般概率为:0.375
重概率为:0.25
轻重的G为:0.688722
choose attribute:轻重
go into the branch:一般
红概率为:0.125
黄概率为:0.125
绿概率为:0.125
颜色的G为:0
球概率为:0.25
弯月概率为:0.125
形状的G为:0
..choose attribute:颜色
..go into the branch:红
....decision type:苹果
..go into the branch:绿
....decision type:苹果
..go into the branch:黄
....decision type:香蕉
..go into the branch:桔黄
....decision type:
go into the branch:轻
红概率为:0.125
桔黄概率为:0.125
绿概率为:0.125
颜色的G为:0
球概率为:0.25
椭球概率为:0.125
形状的G为:0
..choose attribute:颜色
..go into the branch:红
....decision type:草莓
..go into the branch:绿
....decision type:草莓
..go into the branch:黄
....decision type:
..go into the branch:桔黄
....decision type:桔子
go into the branch:重
..decision type:西瓜
这一段信息是什么意思呢?
红概率为:0.25
黄概率为:0.125
桔黄概率为:0.125
绿概率为:0.5
颜色的G为:1
红,黄,桔黄,绿的概率是颜色的具体属性。这里没有把entropy打印出来。如果此段代码被中科院的师弟师妹有幸看到,
你 们可以在AttribDifferComputer()函数中添加几行代码就可以把每一个entropy打印出来。反正老师也会让你们看代码,这里就当作 作业题吧。(另外老师第十章机器学习ppt上的决策树的这个例子计算结果有错误。如果你认真计算过的话)颜色G的含义是颜色G的决策值,决策值越小,选择 此属性的概率就越大。
那决策树是什么样子的呢?
choose attribute:轻重
go into the branch:一般
..choose attribute:颜色
..go into the branch:红
......................
看看上面的这些.这里代表根节点是“轻重”,然后进入“一般”分支,然后进入“一般”分支的节点为颜色..然后进入”红“分支.这里一定要注意”..“,相等的"..”代表树的相同的层次。
做出这个Decision Tree 的ID3代码主要是为了学弟学妹们在考试中测试用的。因为我只是测试了老师ppt中的例子,不保证对于所有的例子都正确。而且老师出的考试题比较变态(属性十个左右)..如果手工计算应该需要一个小时左右的时间。
当初后悔没有先编一个程序。祝各位考试顺利..(我想我这段代码可能会在考试之前被搜到)。
同时提醒大家一点, ID3也不是什么很好的算法。当两个属性的G值一致时,如果它并不能给出一个更好的判断标准。而且如果采用顺序选择很有可能生成一个非最小决策树。这点还值得研究一下。
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决策树是一种广泛应用于数据分析和机器学习的算法,尤其在分类问题和回归问题中表现出色。...通过深入研究和实践,你不仅可以掌握决策树算法,还能提升C/C++编程技能,为后续的人工智能和数值计算项目打下坚实基础。
这部分代码展示了如何实现游戏规则,以及简单的AI算法,如有限状态机或行为树。 5. **资源管理**:源代码中会涉及到音效、图像、模型等资源的加载、存储和管理,这对游戏资源优化和内存管理有重要参考价值。 6. **...
1. 算法介绍:简述决策树的基本原理,包括ID3、C4.5或CART等常见决策树算法。 2. 实现细节:描述`main.cpp`中的具体实现,包括数据结构设计、特征选择和分裂策略的具体实现方式。 3. 数据集描述:介绍`Data.txt`的...
而人工智能则涵盖更广泛,包括机器学习、神经网络、搜索算法、决策树、模糊逻辑等,用于让计算机模拟人类智能或学习解决问题的能力。 【压缩包子文件的文件名称列表】包含了一些开发工具的文件,如Visual Studio的...
4. 决策树与随机森林:ID3、C4.5、CART、AdaBoost、GBDT等。 5. 聚类算法:K-means、层次聚类、DBSCAN等。 6. 强化学习算法:Q-learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)等。 7. 自然语言处理(NLP):词嵌入、词袋...
6. **AI系统**:游戏中的NPC(非玩家角色)可能有简单的AI决策逻辑,通过状态机或者行为树实现。 7. **网络通信**:如果游戏包含多人在线功能,C++可能还涉及到网络编程,实现客户端与服务器的通信。 通过分析...