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?? 數據挖掘中的決策樹算法。c4.5,用C語言寫的。比較全面。
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|            *******************************************************|              ***************************************************|                 **********************************************|                   ******************************************|                     T H E   M O N K' S    P R O B L E M S|                   ******************************************|                 **********************************************|              ***************************************************|            *******************************************************|  |  |  |  The MONK's problems are a collection of three binary classification|  problems over a six-attribute discrete domain. Each training/test data|  is of the form|  |    <name>: <value1> <value2> <value3> <value4> <value5> <value6> -> <class>|  |  where <name> is an ASCII-string, <value n> represents the value of|  attribute # n, and <class> is either 0 or 1, depending on the class|  this example belongs to. The attributes may take the following values:|  |  	attribute#1 :   {1, 2, 3}|  	attribute#2 :   {1, 2, 3}|  	attribute#3 :   {1, 2}|  	attribute#4 :   {1, 2, 3}|  	attribute#5 :   {1, 2, 3, 4}|  	attribute#6 :   {1, 2}	|  |  Thus, the six attributes span a space of 432=3x3x2x3x4x2 examples.|  |  |  |  /*********************************************************************\|  ***********************************************************************|  \*********************************************************************/|  |  |  |  The "true" concepts underlying each MONK's problem are given by:|  |        MONK-1: (attribute_1 = attribute_2) or (attribute_5 = 1)|  |        MONK-2: (attribute_n = 1) for EXACTLY TWO choices of n (in {1,2,...,6})|  |        MONK-3: (attribute_5  = 3 and attribute_4  = 1) or|                (attribute_5 != 4 and attribute_2 != 3)|  |  (with "!=" denoting inequality).|  MONK-3 has 5% additional noise (misclassifications) in the training set.|  |  |  |  /*********************************************************************\|  ***********************************************************************|  \*********************************************************************/0, 1				|classesattribute#1 :   1, 2, 3attribute#2 :   1, 2, 3attribute#3 :   1, 2attribute#4 :   1, 2, 3attribute#5 :   1, 2, 3, 4attribute#6 :   1, 2	

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