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决策树c4.5算法
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数据挖掘中的决策树C4.5算法的实现,用matlab实现
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基于Matlab实现决策树C4.5算法（源码+数据+教程）.rar
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1、资源内容：基于Matlab实现决策树C4.5算法（源码+数据+教程）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定
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C4.5 决策树算法源码。C4.5决策树是决策树领域的经典算法。以其为内容的书籍引用率已经达到一万次以上
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可以完美的实现用于统计学习的算法C4.5分类，完整的matlab程序
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常用决策树算法C4.5的实现代码。利用matlab实现。
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决策树id3算法matlab代码，已调试，根据需要改写main函数，实现数据分类功能
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实现决策树C4.5算法，对数据进行训练，得到决策模型，并用以预测新数据，得到分类结果。
决策树算法C4.5
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C语言版决策树算法源码，转载
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里面的数据来自UCI库，机器学习C4.5算法完全采用C语言实现
Python实现决策树C4.5算法的示例
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为什么要改进成C4.5算法 原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小，信息增益就越大)；因此在信息增益下面加一个分母，该分母是当前所选特征的熵，注意：这里而不是类别变量的熵了。 这样就构成了新的特征
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决策树分类算法C4.5的matlab代码实现，可返回训练集和测试集的结果，有详细注释
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决策树C4.5算法，C语言写的，很好很强大
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c语言的决策树C4.5。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。决策树的分类模型，以其特有的优点广为人们采用。首先，决策树方法结构简单，便于人们理解；其次，决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合；第三.决策树方法通常不需要受训数据外的知识；第四，决策树方法具有较高的分类精确度。
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C4.5_ Programs for Machine Learning.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。
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C++编写的C4.5决策树程序，为数据挖掘基础算法。通过VS2010开发环境实现。 说明网址为:http://www.cnblogs.com/michaelGD/archive/2012/11/14/2770758.html
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matlab_决策树C4.5算法源代码,支持matlab环境
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这款程序仿真特别适合初学者联系，欢迎大家下载
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