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C4.5算法是机器学习中的一个重要的决策树算法，它是对ID3算法的改进，相对于ID3算法主要有以下几个改进
（1）用信息增益率来选择属性
（2）在决策树的构造过程中对树进行剪枝
（3）对非离散数据也能处理
（4）能够对不完整数据进行处理
接下来分别详细讲述这几点的改进方案
（1）用信息增益率来选择属性
在ID3算法中，我们知道是用信息增益来选择属性的，而信息增益的缺点是比较偏向选择取值较多的属性，
在C4.5算法中，除了一项分裂信息来惩罚取值更多的属性，所以得到如下公式
其中
表示信息增益，而
表示分裂信息，它的计算公式如下
表示当前属性的所有取值。
（2）在决策树的构造过程中对树进行剪枝
在C4.5算法中，采用了悲观剪枝的方法，它使用训练集生成决策树，又用训练集来进行剪枝。
悲观剪枝法的基本原理参考：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2842490.html
（3）对非离散数据也能处理
其实C4.5算法对连续性数据的处理也是当作离散数据处理的，具体可以参考上面的链接。
最后介绍一个机器学习软件weka，weka中C4.5算法的使用参考：http://www.docin.com/p-27992090.html