C4.5算法的matlab实现（连续值属性）及西瓜数据集

关于C4.5的MATLAB实现,包含数据集在内,可以实现西瓜数据集的分类,比较简陋,大家拿来做个参考吧~

该程序为C4.5算法的MATLAB实现源程序，通过该程序，可以实现数据的分类，生成决策树

C4.5算法java实现详细界面

c++实现c4.5经典算法，可以试试看哦，不错的

id3改进算法C4.5

c4.5训练集matlab代码可以帮助c4.5运行

决策树经典学习算法，C4.5算法是ID3算法的改进，加上了子树的信息，因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.

主要为大家详细介绍了python实现C4.5决策树算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

决策树算法 C4.5;提纲;必备概念知识;ID3算法介绍;ID3算法介绍;ID3算法介绍;ID3算法介绍;ID3算法介绍;信息增益Information Gain;熵Entropy;期望熵Expect

决策树C4.5算法，从1248个属性中选出18个分类属性，每一个属性里的每一个值a，通过a把数据分成两个部分，然后计算每一部份的信息熵，计算这个属性值a的“信息增益“，然后得到这个属性最大信息增益的分