决策树C4.5完整的C++源代码.rar

决策树的分类 信息增益 信息增益 = 分类前后的信息熵之差 信息增益越高,就越应优先选择该属性进行分类 通过信息增益来进行分类,会优先选择类别多的属性进行划分 信息增益率 为了解决信息增益会优先选择类

C5.0是决策树模型中的算法，79年由JRQuinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。C5.0是C4.5应

决策树ID3的完整代码可实现，包含tree_plotter，适合新手入门使用！

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.

决策树的R语言实现，有注释，有感兴趣的朋友欢迎看！共同学习

有关C4.5的资料以及相关代码，与大家共享，希望能给大家帮助

基于决策树的分类算法，属性的选择采用ID3或C4.5策略，采用如下的数据建立分类决策树。

关于人工智能中决策树的源代码，决策树采用ID3算法生成

c语言实现的决策树算法，处理离散数据实现得有点简单，附PPT介绍

决策树再客户分类中的应用，是PDF格式的的文档。大家可以看看，决策树算法是如何在客户分类中应用的。