C4.5

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。

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 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。

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。

Matlab脚本：图宾根医学心理学研究所常用的C4.5代码。这些脚本包括事件检测器和用于检测实地考察数据结构中主轴和慢速振荡的功能。示例代码如下：cfg = []; cfg.scoring = scoring; cfg.scoring_epoch_length = 30; cfg.code_NREM = [2 3 4]; cfg.code_REM = 5; cfg.code_WAKE = 0; cfg.spi_dur_min = [0.6 0.3]; cfg.spi_dur_max = 2.5; cfg.spi_thr(1, 1) = 2; cfg.spi_thr(2, 1) = 2.25;

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。

在安装 MySQL 时，如提示缺少程序，可能是缺少 .NET Framework 4.5。您可尝试安装此程序以解决问题。安装完成后，即可正常安装 MySQL。

Windows Installer 4.5 是微软发布的重要安装程序更新，改善系统安装和应用程序管理的效率。该更新提供了新的功能和改进，使得安装过程更加可靠和高效。Windows Installer 4.5 适用于多种Windows操作系统版本，包括Windows XP、Windows Vista和Windows Server系列。用户可以通过微软官方网站下载并安装该更新，以确保系统运行的稳定性和安全性。