C4.5算法的分析和实现.pdf
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2023-03-09
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基于决策树技术的数据挖掘方法分析和研究
——C4.5 算法的分析和实现
摘要
大数据时代已经到来，对数据的处理越来越受到人们的关注，人们迫切需要
海量数据背后的重要信息和知识，发现数据中存在的关系和规则，获取有用的知
识，并且根据现有数据对未来的发展做出预测。决策树分类算法 C4.5 算法是数
据挖掘中最常用、最经典的分类算法，能够以图形化的形式表现挖掘的结果，从
而方便于使用者快速做出决定或预测。决策树实际在各行业应用非常广泛，如客
户资源管理（CRM）系统等。本报告从决策树的各个方面对决策树进行分析，理
解 C4.5 算法相对于 ID3 算法的改进，并对 C4.5 算法加以实现。同时也指出 C4.5
算法还存在不足。
一、具体应用场景和意义
决策树（Decision Tree）是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组
无规则的样例推理出决策树表示形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在
决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性判断从该节点向下分支，
在决策树的叶节点得到结论。因此，从根节点到叶节点就对应着一条合理规则，
整棵树就对应着一组表达式规则。基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习
过程中不需要使用者了解很多背景知识，只要训练样例能够用属性-值对的方式
表示出来，就能使用该算法进行学习。
决策树算法在很多方面都有应用，如决策树算法在医学、制造和生产、金融
分析、天文学、遥感影像分类和分子生物学、机器学习和知识发现等领域得到了
广泛应用。
决策树技术是一种对海量数据集进行分类的非常有效的方法。通过构造决策
树模型，提取有价值的分类规则，帮助决策者做出准确的预测已经应用在很多领
域。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先
对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后对新数据进行分
析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树的典型算法有 ID3、C4.5 和 CART 等，基于决策树的分类模型有如下
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