文件名称:ANewC4.5alg

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经典的数据挖掘分类算法,由ID3算法演变而来。本算法主要用于处理连续属性值,基本过程如下:

1.根据属性的值对数据集排序

2.用不同的阈值将数据集动态的分类

3.迭代根据阈值进行划分

4.得到所有可能的阈值、增益以及增益比-classical classification of data mining algorithms, evolved from the ID3 algorithm. This is mainly used to deal with continuous attribute values, the basic process is as follows : 1. According to the values of attributes of sorting two data sets. different thresholds of data sets dynamic classification 3. According iteration threshold Progressive- draw 4. all possible threshold, and gains than Gain
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5
挖掘

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Data

....\crx.data

....\crx.names

....\crx.test

....\golf.data

....\golf.names

....\hypo.data

....\hypo.names

....\hypo.test

....\labor-neg.data

....\labor-neg.names

....\labor-neg.test

....\monk1.data

....\monk1.names

....\monk1.test

....\monk2.data

....\monk2.names

....\monk2.test

....\monk3.data

....\monk3.names

....\monk3.test

....\soybean.data

....\soybean.names

....\vote.data

....\vote.names

....\vote.test

Src

...\average.c

...\besttree.c

...\build.c

...\buildex.i

...\c4.5.c

...\c4.5rules.c

...\classify.c

...\confmat.c

...\consult.c

...\consultr.c

...\contin.c

...\defns.i

...\discr.c

...\extern.i

...\genlogs.c

...\genrules.c

...\getdata.c

...\getnames.c

...\getopt.c

...\header.c

...\info.c

...\Makefile

...\makerules.c

...\Modifications

...\prune.c

...\prunerule.c

...\rules.c

...\rulex.i

...\siftrules.c

...\sort.c

...\st-thresh.c

...\stats.c

...\subset.c

...\testrules.c

...\trees.c

...\types.i

...\userint.c

...\xval-prep.c

...\xval.sh

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