ID3+C4.5的源程序

资 源 简 介

ID3+C4.5的源程序

详 情 说 明

ID3与C4.5是经典的决策树算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。这两种算法主要用于构建分类模型，通过递归划分数据集生成决策树。

### 算法概述 ID3算法：基于信息增益选择最佳分裂属性，使用贪心策略自顶向下构建决策树。 C4.5算法：ID3的改进版本，引入信息增益率避免偏向多值属性，并支持连续值处理和剪枝优化。

### 实现思路 数据预处理：解析输入数据，处理缺失值或离散化连续特征。 递归建树：计算信息增益（ID3）或增益率（C4.5），选择最优划分属性，递归生成子树。 终止条件：节点样本纯净或属性耗尽时标记为叶节点。 剪枝优化（C4.5）：后剪枝降低过拟合风险。

### 应用场景 适用于分类任务，如客户分群、医疗诊断等结构化数据分析。进阶可结合集成方法（如随机森林）提升性能。