数据挖掘课程设计——练手佳作
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简介：
本课程设计旨在通过实践项目帮助学生掌握数据挖掘的核心技术与应用方法，是数据科学初学者不可多得的动手练习资源。
本组成员使用ID3和C4.5算法对数据进行分析处理，并将相关数据保存到Excel文件data中以供后续读取与分析。我们分别利用了C4.5和ID3进行了实验，具体的数据预处理如下：
收入 身高 外貌 体型 是否见面
一般 高 丑 胖 否
高 一般 帅 瘦 是
一般 一般 一般 一般 否
高 高 丑 一般 是
以下是绘制决策树的实验代码：
首先调用matplotlib包：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后定义文本框和箭头格式，例如对于决策节点可以这样设置（原文中的`decisionNode = dict(bo`可能未完成或有误）：
此处仅展示如何开始定义一个字典来配置特定类型的节点样式，实际代码中需要完整实现：
```python
decisionNode = {boxstyle: sawtooth, fc: 0.8}
```
注意，上述示例仅为说明性质，并非与具体实验数据直接相关。
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