C4.5决策树MATLAB版.

资 源 简 介

C4.5决策树MATLAB版.

详 情 说 明

C4.5决策树算法是一种经典的机器学习分类方法，MATLAB实现版本提供了完整的训练和测试流程。该算法通过递归地选择最佳特征进行数据划分，构建树形结构的分类模型。

在训练阶段，算法会计算每个特征的信息增益率，选择最能区分不同类别的特征作为节点。MATLAB实现会处理连续值和离散值特征，自动进行缺失值处理。训练完成后会生成决策树分类器，可以直观看到每个节点的划分条件和分支路径。

测试阶段利用训练好的决策树对新数据进行分类。MATLAB版本会将测试数据从根节点开始，按照特征条件逐层向下匹配，直到到达叶节点并返回类别标签。算法还会输出分类准确率等性能指标，方便评估模型效果。

相比ID3算法，C4.5改进了对连续特征的处理，增加了剪枝功能防止过拟合，更适合实际应用场景。MATLAB的实现封装了这些复杂计算，用户只需准备好格式化的数据即可使用。