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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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

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Src/average.c
Src/besttree.c
Src/build.c
Src/buildex.i
Src/c4.5.c
Src/c4.5rules.c
Src/classify.c
Src/confmat.c
Src/consult.c
Src/consultr.c
Src/contin.c
Src/defns.i
Src/discr.c
Src/extern.i
Src/genlogs.c
Src/genrules.c
Src/getdata.c
Src/getnames.c
Src/getopt.c
Src/header.c
Src/info.c
Src/Makefile
Src/makerules.c
Src/Modifications
Src/prune.c
Src/prunerule.c
Src/rules.c
Src/rulex.i
Src/siftrules.c
Src/sort.c
Src/st-thresh.c
Src/stats.c
Src/subset.c
Src/testrules.c
Src/trees.c
Src/types.i
Src/userint.c
Src/xval-prep.c
Src/xval.sh
Data/crx.data
Data/crx.names
Data/crx.test
Data/golf.data
Data/golf.names
Data/hypo.data
Data/hypo.names
Data/hypo.test
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Data/labor-neg.names
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Data/monk1.data
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Data/monk2.names
Data/monk2.test
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Data/monk3.names
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Data/soybean.names
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Data/vote.names
Data/vote.test
Src
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