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014_Matlab实现C4.5决策树算法（含源码）.rar

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简介：
本资源提供Matlab环境下实现C4.5决策树算法的代码及详细文档，适合数据挖掘与机器学习初学者研究和使用。 【资源内容】：使用Matlab实现决策树C4.5算法 【代码特点】： - 参数化编程设计，便于参数调整。 - 代码结构清晰，注释详尽。 【适用对象】：工科生、数学专业学生及信号处理专业的学生等。

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  • 014_Matlab实现C4.5决策树算法（含源码）.rar
    优质
    本资源提供Matlab环境下实现C4.5决策树算法的代码及详细文档，适合数据挖掘与机器学习初学者研究和使用。 【资源内容】：使用Matlab实现决策树C4.5算法 【代码特点】： - 参数化编程设计，便于参数调整。 - 代码结构清晰，注释详尽。 【适用对象】：工科生、数学专业学生及信号处理专业的学生等。
     
  • C4.5算法决策树源代码
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    C4.5算法决策树源代码提供了基于C4.5算法构建和优化决策树的数据挖掘工具，适用于分类规则的学习与应用。 决策树经典算法的例子分析与说明：本段落将详细解释决策树的经典算法，并通过具体的例子进行阐述。通过对这些实例的深入剖析，读者可以更好地理解如何构建和应用决策树模型来解决实际问题。
     
  • ID3和C4.5算法的决策树实现源代码
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    本项目包含基于ID3和C4.5算法的决策树实现源代码，旨在提供机器学习中分类任务的一种直观高效的解决方案。 机器学习中的决策树ID3及C4.5算法实现源代码可用于西瓜数据集2.0的测试与结果分析。
     
  • C4.5算法在决策树中的MATLAB实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现C4.5算法，并应用于构建高效的决策树模型。文中详细阐述了C4.5算法的工作原理及其相对于其他分类方法的优势，同时提供了具体的代码示例和数据集应用实例，以帮助读者更好地理解和实践该算法在实际问题中的解决方案。 我设计了一种C4-5算法，并包括了决策树的构建方法以及训练误差和检验误差的相关计算方法。该算法适用于一般的具有m个样本和n个属性的数据集，且数据类别为2的情况。此外，我还提供了一个经过处理的UCI中的heart数据集供初学者使用，希望对学习者有所帮助。
     
  • 利用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整代码）.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的Python代码库，用于实现三种经典的决策树学习算法：CART、ID3及C4.5。通过这些代码，用户能够深入了解每种算法的原理，并进行实际应用。适合数据科学与机器学习爱好者深入研究和实践使用。 资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3、C4.5（完整源码）。 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编写思路清晰，注释详细。 适用对象： - 计算机专业学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 电子信息工程专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 数学等专业的大学生相关项目需求。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作超过10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • 基于MATLAB的决策树C4.5算法实现（含源码、说明文档及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的经典决策树算法C4.5的完整项目，包括源代码、详细的文档和测试数据集，适合于科研学习与实践应用。 资源内容包括基于Matlab实现的决策树C4.5算法源码、详细文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活方便更改。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象： 此项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等相关专业学生的课程设计、期末作业以及毕业设计等场景。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作多年，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的应用，并且精通YOLO目标检测模型仿真。此外，该作者在多个领域如计算机视觉、智能优化算法和神经网络预测等方面具有丰富经验和技术积累。
     
  • 使用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整源码）.zip
    优质
    本资源提供三种经典决策树算法(CART, ID3, C4.5)的Python实现代码，包含详细的注释与示例数据，适合机器学习入门者研究参考。 基于Python实现的决策树CART、ID3及C4.5算法（完整源码）项目已通过导师指导并获得97分高分，适合用作课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接使用，并且确保可以正常运行。
     
  • Python编程中的C4.5决策树算法实现
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    本文章详细介绍了如何在Python中实现C4.5决策树算法，并探讨了其在数据分类和预测任务中的应用。 C4.5算法使用信息增益率来替代ID3算法中的信息增益进行特征选择，解决了在特征值个数较多的情况下，信息增益偏向于选取这些特性的问题。关于信息增益率的定义如下： ```python # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import copy class C45DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树结构 self.dataSet = [] # 数据集 self.labels = [] # 标签集合 ``` 这段代码定义了一个名为`C45DTree`的类，它用于构建决策树。初始化函数中包括了三个主要属性：一个空字典（用来存储生成的决策树结构）、一个空列表来存放数据集和另一个空列表用于保存标签信息。
     
  • Java中ID3和C4.5决策树算法的实现
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    本文探讨了在Java环境中实现ID3和C4.5两种经典的决策树学习算法的过程与技术细节，深入分析其原理及应用。 Java实现的数据挖掘和机器学习中的经典分类器算法包括ID3和C4.5。关于这些算法的详细内容可以参考我的博客文章。