本演示以weather数据集为例，展示了C4.5算法如何对数据集进行训练，并建立决策树模型，用于未知样本的预测。
数据挖掘实践基于C4.5算法的决策树构建演示PPT
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基于MATLAB的C4.5决策树算法实现及应用
这是一个基于MATLAB实现的C4.5决策树算法，包含决策树构建、训练误差和检验误差计算等功能。该算法适用于具有m个样本、n个属性和2种类别的数据集。资源中包含两个经过处理的UCI心脏病数据集，方便初学者学习和使用。
算法特点
实现了经典的C4.5决策树算法
计算训练误差和检验误差
适用于二分类数据集
提供示例数据集，方便学习
Matlab
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matlab环境下的决策树C4.5算法源码
支持matlab环境的决策树C4.5算法源码。
Matlab
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数据挖掘决策树算法
决策树基本概念
一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据，创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。
分类：将数据点分配到预定义的类别。
回归：预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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数据挖掘技术——决策树算法
描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法，虽然内容为英文，但通过图示可清晰理解。
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