C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构

成都信息工程学院遥感图像处理实验报告实验6：遥感图像监督分类与非监督分类专业：遥感科学与技术班级：092班姓名：**学号：**********实验名称：遥感图像监督分类与非监督分类实验教室：5404教室指导老师：***实验日期：2011年4月6日和4月13日遥感数字图像处理实验报告一、项目名称遥感图像监督分类与非监督分类二、实验目的学会使用ERDAS IMA

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第4章 1_分类与决策树

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监督与决策树分类

第3章_分类与决策树解析

第4章 分类基本概念决策树与模型评估

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【决策管理】决策树(详细易懂,很多例子)

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第3章_分类与决策树(1)

基于CART决策树方法的遥感影像分类作者：齐乐， 岳彩荣， QI Le， YUE Cai-rong作者单位：西南林业大学资源学院,云南昆明,650224刊名：林业调查规划英文刊名：FOREST INVENTORY AND PLANNING年，卷(期)：2011,36(2)1.颜丹丹CART算法在电信业潜在客户识别中的应用研究 20072.张晓娟;杨英健;盖利

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