改进的C4.5算法在税负测算中的应用

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。

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

支持matlab环境的决策树C4.5算法源码。

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。

改进Euler算法结合Euler迭代公式和梯形公式，显著提升了在计算科学领域的实用性和效率。

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。

当前，数据挖掘技术广泛应用于医学领域，特别是乳腺癌诊断。为辅助医生决策，采用具有优秀学习能力的人工神经网络中的BP算法和决策树中的C4.5算法进行乳腺癌数据分析，预测肿瘤类型。研究表明，虽然BP算法和C4.5算法均能有效预测乳腺癌类型，但在分类器性能评估中，BP算法表现优于C4.5算法。

改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用 本研究探讨了基于两阶段频集思想的Apriori算法，并针对其性能瓶颈提出了改进方案。通过改进后的Apriori算法，对乳腺疾病数据进行了深入挖掘，以期获得更有价值的医学信息。