c4.5算法流程

首先，C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法，目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。相当于做一个投影，c=f(n)，将样本经过一种变换赋予一种资源浏览查阅47次。讲述了该算法的具体实施步骤，详细讲解有助于初学者使用。Id4算法更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.

首先，C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法，目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。相当于做一个投影，c=f(n),将样本经过一种变换赋予一种类别标签。决策树为了达到这一目的，可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征pi来进行分叉。那么怎样选择分叉的特征呢？每一次分叉选择哪个特征对样本进行划分可以最快最准确的对样本分类呢？不同的决策树算法有着不同的特征选择方C4.5 算法是一种决策树学习算法，由Ross Quinlan 在1993年提出。它是ID3 算法的改进版，引入了信息增益比（Information Gain Ratio）作为划分标准，解决了

下图中的算法将给出C4.5的基本工作流程： Input:an attibute-valued dataset D 1:Tree={} 2:if D is "pure"