java数据挖掘C4.5决策树的动态生成

决策书方面优秀的国内外论文，可帮你了解决策树方面的东西，对你的研究和学习很有帮助

数据分类是数据挖掘中一个重要的内容。分类存在很多方法，常见的分类模型有决策树、神经网络、遗传算法、粗糙集、统计模型等。其中决策树算法是以实例为基础的归纳学习算法，以其易于提取显示规则、计算量相对较小、

本实验报告为数据挖掘课程weka工具使用C4.5算法进行决策树分类学习的一次实验报告，使用weka工具的图形界面，对UCI上下载的数据集进行分类测试。

数据挖掘十大算法之C4.5

决策树算法及应用拓展 内容简介 概述 预备知识 决策树生成(Building Decision Tree) 决策树剪枝(Pruning Decision Tree) 捕捉变化数据的挖掘方法 小结 概述

决策树生成;决策树示意图;使用决策树进行分类;决策树算法;伪代码(Building Tree;属性选择的统计度量;信息增益度度量(ID3/C4.5;训练集(举例;使用信息增益进行属性选择;Decisi

数据挖掘中决策树分类技术研究写论文的好参考资料

描述了数据挖掘的概况以及决策树算法的实现，主要是ID3算法的不足之处所引的优化过程是本资源的重点，里面配有图解和文字说明

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准备讨论班时总结的资料，关于数据挖掘的工具介绍（主要是关于weka的），通过决策树来说明weka的使用，以及怎么用于编程当中。具有一定的实际意义，非讲理论，主要偏于实际应用及其程序编写。资料一部分是自