數據挖掘決策樹的建立(PPT 23頁)

學習數據挖掘的工具-weka
天氣數據
ID3決策樹算法描述
信息值（熵）、信息增益的概念
ID3算法的不足及改進
C4.5算法做出的改進
C4.5算法的缺點
weka是用Java語言編寫的完整的軟件資源
Explorer是weka的主要圖形用戶界麵
weka存儲數據的原始方式是ARFF或CSV文件格式
ARFF文件是由一組實例組成，
並且每組實例的屬性值由逗號分開。（屬性的類別）
決策節點：
1.最上麵的節點稱為根節點，是整個決策樹的開始。
2.每個節點子節點的個數與決策樹在用的算法有關。（二叉樹、多叉樹）
分支：判斷過程，要麼是新的決策節點，要麼是葉子
樹葉:樹的結尾，每個葉子代表一個類別
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