数据挖掘—决策树ID3分类算法的C++实现

数据挖掘课上面老师介绍了下决策树ID3算法，我抽空余时间把这个算法用C++实现了一遍。 决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差。信息熵是香农提出的，用于描述信息不纯度(不稳定性)，其计算公式是 Pi为子集合中不同性(而二元分类即正样例和

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