分集增益计算公式是指在数据挖掘中，用于衡量一个特征对于目标变量的重要程度的指标。
其计算公式为：Information Gain(D, A) = Entropy(D) - ∑(|Di| / |D|) * Entropy(Di)其中，D是数据集，A是特征，Di是特征A的某个取值所对应的子集。
Entropy(D)表示数据集D的熵，Entropy(Di)表示特征A的某个取值所对应的子集Di的熵。
首先，计算数据集D的熵，熵的计算方式为：Entropy(D) = - ∑(P(c) * log2(P(c)))其中，P(c)表示数据集D中类别为c的样本所占的比例。
然后，计算特征A的某个取值所对应的子集的熵，熵的计算方式同样按照上述公式计算。
最后，将各个子集的熵乘以该子集在数据集D中所占的比例，并将其相加。
然后用总的数据集D的熵减去这个结果，即可得到特征A的分集增益。
分集增益表示特征A对于目标变量有多大的影响力，数值越大表示特征A越重要。
通过计算每个特征的分集增益，可以选择对目标变量贡献较大的特征进行进一步的分析和挖掘。
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