英文论文--决策树分类算法

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于

研究决策树生成过程的具体环节，针对每个步骤提出优化想法。分类，样本筛选，剪枝，以及组合优化等，对决策树的优化效果明显提高。

决策树C4.5的java实现代码实现了决策树的离散数据的分类

%matlab决策树C4.5算法源代码functionD=C4_5(train_features,train_targets,inc_node,region)%ClassifyusingQuinlan

C4.5_ProgramsforMachineLearning.pdf,一本用于学习数据挖掘的必备书籍，主要介绍C4.5决策树算法。

Decision tree and related algorithms PPT

Decision Tree Algorithm ID3

Decision tree algorithm source code (hehe)

C5.0算法原理解析

java实现的决策树算法，有注释，有实例