数据挖掘十大经典算法

 一、 C4.5 
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法.   C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 
2) 在树构造过程中进行剪枝； 
3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 
4) 能够对不完整数据进行处理。 
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

1、机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则

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