决策树算法及其实现

决策树算法及应用扩展ppt讲解 决策树生成,决策树剪枝,捕捉变化数据的挖掘方法

决策树的发展，基本概念，决策树的构建，算法及应用拓展，

决策树——ID3算法1.信息熵2.信息增益3.西瓜数据集来构造决策树 用信息增益大小作为决策树属性选择划分的依据是ID3算法构造决策树的核心思想 1.信息熵 在讲信息增益之前就不得不提到信息熵,信息熵

决策树与集成算法、。。。。。。。。。。。。。。。。。

用于平面的分类决策树

关于决策树分类算法进行了研究，对一些算法进行了改进

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。