决策树4.5——R语言实现

决策树算法原理以及实现方法，基于监督的学习方法。在信息论中，熵代表了一个系统的混乱程度，熵越大，说明我们的数据集纯度越低，当我们的数据集都是同一个类别的时候，熵为0

本代码为本人阅读《机器学习实战》后写的关于使用决策树进行分类的完整代码，包括详细的中文注释，编程环境为Python2.7，欢迎下载学习。

数据挖掘方法决策树的实现，C++实现，附带训练和测试数据。

本文实例讲述了决策树的python实现方法。具体实现方法如下：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标

python实现决策树CART算法使用西瓜数据集参考机器学习和统计学习方法实现决策树算法.

在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类。在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量。程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点。 这篇文章主要使用决策树

c语言的决策树C4.5。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。决策树的分类模型，以其特有的优点广为人们采用。首先，决策树方法结构简单，便于人们理解；其次，决策

此程序主要实现对数据的加载和处理,首先加载数据,本算法选择的数据集是鸢尾花数据集,加载的数据形式是元胞数组,本程序先把其转换成字符串数组,后对字符串数组进行处理,将数据部分和标签部分分隔开,数据部分转

matlab_决策树C4.5算法源代码,支持matlab环境

C++、决策树、测试数据集、http://www.cnblogs.com/xiaoyi115/p/3696107.html这是博文地址