C4.5算法

属性A对集合S的划分熵值EntropyA(S)的计算公式： 当属性A为离散型数据时，并具有k个不同的取值，属性A依据这k个不同取值将S划分为k个子集{S1,S2,…,Sk}，属性A划分S的信息熵为： 其中|Si|和|S|分别是Si和S中包含的样本个数。

C4.5 决策树算法的 MATLAB 实现，使用起来挺方便的。这个算法可以你分类问题，比如说根据数据特征判断不同类别，常用于数据挖掘领域。如果你有数据分类需求，C4.5 算是一个不错的选择，效果也蛮好的。通过生成决策树，算法能自动选择最佳的分类标准，从而提高决策效率。有兴趣的话，推荐几个相关的资源给你看看：MATLAB 环境下的决策树 C4.5 算法源码基于 MATLAB 的 C4.5 决策树算法实现及应用数据挖掘实践基于 C4.5 算法的决策树构建演示 PPT分类算法：决策树详解MATLAB 决策树分类器如果你是 MATLAB 用户，直接下载源码就能用，挺方便的。

支持matlab环境的决策树C4.5算法源码。

分析传统税负测算方法并结合税收行业实际情况，对C4.5算法进行改进。验证结果表明，改进后的算法运行可靠，效率提升。

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

C4.5 算法的决策树模型，挺适合用在城建档案这类结构化又偏业务场景的数据管理中。它不光能连续值，还能搞定缺失数据，剪枝什么的也都安排上了，跑起来还挺快的。拿来做催交策略，再合适不过了。 城建档案的催交管理一直让不少人头大，尤其是数据多、类型杂的时候，靠人工效率低不说，还容易漏。C4.5 算法就比较实用，它可以把数据整理成一棵可视化的决策树，一目了然。 比如你想知道，哪些建设单位容易拖着不交档案？项目类型、企业性质这些维度一套进去，C4.5就能帮你找出规律，比如“私企+大型工程+商业用途”这组合，十有八九就得重点盯。比拍脑袋管用多了。 建模过程其实也不复杂：数据清洗—选特征—生成模型—评估效果

在信息技术领域，数据挖掘是至关重要的技能，涉及从海量数据中提取有用信息并转化为可操作知识。Emory大学CS 378数据挖掘课程的一部分，名为“Data-Mining-Course-Project”，专注于通过Java语言实现两种经典算法：Apriori和C4.5。Apriori算法由Ramakrishnan和Raghavan于1994年提出，用于发现数据集中的频繁项集，生成强关联规则。C4.5算法是Quinlan于1993年改进的决策树学习方法，不仅考虑信息增益，还引入信息增益率以处理连续属性和类别不平衡问题。Java的跨平台特性和丰富库支持使得算法实现及其代码结构的创建更加便捷。

数据挖掘有多种方法，其中决策树方法是一种常见的方法之一。决策树方法无需对数据做出假设，能够智能地将大量数据分类，并按照一定规则发现隐藏的有价值信息。选择了代表性的C4.5算法，在高校学生信息管理系统中应用，通过生成决策树，挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素，以指导高校的教育和管理。

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。

C4.5 MATLAB代码用于在ODS Excel中有条件地突出显示个别单元格。这项技术涉及SAS、SQL联接、大数据分析、Oracle、Teradata、MySQL等关键词，适用于多种编程语言和数据处理工具。