文件名称：c4.5算法C语言源码
文件大小：168KB
文件格式：ZIP
更新时间：2015-03-21 12:31:36
c4.5 决策树 数据挖掘
决策树经典学习算法，C4.5算法是ID3算法的改进，加上了子树的信息，因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.
【文件预览】：
ReadMe
Src
----buildex.i(888B)
----getopt.c(985B)
----xval-prep.c(3KB)
----discr.c(4KB)
----types.i(3KB)
----c4.5rules.c(3KB)
----siftrules.c(18KB)
----xval.sh(2KB)
----getdata.c(4KB)
----prunerule.c(11KB)
----testrules.c(7KB)
----getnames.c(8KB)
----rules.c(10KB)
----besttree.c(10KB)
----contin.c(6KB)
----genlogs.c(1KB)
----consult.c(10KB)
----subset.c(9KB)
----trees.c(14KB)
----c4.5.c(4KB)
----prune.c(6KB)
----stats.c(2KB)
----average.c(2KB)
----genrules.c(5KB)
----consultr.c(6KB)
----extern.i(2KB)
----rulex.i(1KB)
----st-thresh.c(5KB)
----makerules.c(4KB)
----Modifications(7KB)
----defns.i(1KB)
----sort.c(1KB)
----userint.c(6KB)
----build.c(12KB)
----info.c(5KB)
----header.c(671B)
----Makefile(3KB)
----confmat.c(1KB)
----classify.c(4KB)
LEGAL
Doc
----c4.5rules.1(2KB)
----consultr.1(2KB)
----c4.5.1(5KB)
----verbose.1(6KB)
----consult.1(2KB)
----verbrules.1(4KB)
Data
----crx.names(449B)
----golf.names(118B)
----crx.test(9KB)
----hypo.names(796B)
----monk1.names(2KB)
----hypo.test(107KB)
----monk3.test(6KB)
----monk2.data(2KB)
----monk3.data(2KB)
----monk1.data(2KB)
----monk2.test(6KB)
----labor-neg.test(1KB)
----vote.test(6KB)
----monk3.names(2KB)
----vote.data(13KB)
----monk2.names(2KB)
----soybean.names(7KB)
----monk1.test(6KB)
----hypo.data(213KB)
----vote.names(1KB)
----golf.data(409B)
----crx.data(22KB)
----labor-neg.names(4KB)
----labor-neg.data(2KB)
----soybean.data(193KB)