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决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。

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以下是一个基本的实现思路：数据准备：我们需要一个包含不同症状和对应病症的数据集。这个数据集将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。

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它包括以下关键特性：可扩展性：可以轻松扩展以适应各种规模的数据集。事务管理：确保数据完整性，支持重试和回滚机制。监控和日志：提供了详细的执行报告和日志记录功能。

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FlinkCDC是基于Flink开发的一个流式数据集成工具。所以按照FlinkCDC需要事先按照Flink。具体安装请参见《Linux安装Flink》。F

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3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。

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热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi*统计量为数据集中的每个要素

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通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。

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