支持matlab环境的决策树C4.5算法源码。
matlab环境下的决策树C4.5算法源码
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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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2024-05-19
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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。
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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
数据挖掘
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2024-04-30
分类算法：决策树详解
分类算法：将数据分类到预定义类别中。
分类算法面临的问题：过拟合、欠拟合、特征选择。
决策树算法：采用树状结构，通过一系列规则将数据划分到不同的类中。
评估模型准确性：使用准确率、召回率、F1值等指标。
应用：医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。
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