本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的可视化，三种花在4个属性上分布均存在较大差异，所以对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性均采用两个分界点来分成三类。 max_depth = 2 训练集上的准确率：0.964 测试集上的准确率：0.895 max_depth = 3 训练集上的准确率：0.982 测试集上的准确率：0.974 max_depth = 4 训练集上的准确率：1.000 测试集上的准确率：0.974

python实现决策树（CART算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。

本文介绍了使用C++实现决策树算法的方法，包括多叉树的实现，其中广义表和父指针表两种方法都被提到。此外，还使用了一些常见的C++库，如iostream、string、vector、map、algorithm和cmath。在实现过程中，需要注意输入每行的数据个数不超过5个。

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分 – 100分）、良好（60分 – 79）、差（0分 – 59分）。这些数据包括到课率、预习率、习题正确率、综合成绩，数据量达千余条。通过已有数据建立决策树模型，供该平台未来的使用者进行预测，起到教学预警的作用。

哈弗曼树算法压缩/解压文件，文件需要在release模式下执行，可进行encode和decode设置。简单快捷，很不错的代码，多次被国外教授当做例子讲解。有任何问题可留言。

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。

整理好的RRT快速扩展树的代码，公4个 都是可用的 matlab版本

ID3,C4.5决策树完整代码以及结果图片

这是英文版的带花树论文，讲述了解决二分图和一般图的最大匹配、最大加权匹配的方法。

基于蚁群优化的改进决策树算法研究，张忠坤，周亚建，本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree)，该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��