C4.5是一套用来处理分类问题的算法，属于有监督学习的类型，每个实例由一组属性来描述，每个实例仅属于一个类别。

如下是一个数据集

算法的发展历史

J.Ross Quinlan设计的C4.5算法源于名为ID3的一种决策树诱导算法。

而ID3是迭代分解器（iterative dichotomizers）系列算法的第3代。

除了可以分类之外，C4.5还可以具有良好可理解性的规则。

Friedman的Original Tree算法。

Breiman，Olshen和Stone的呢个人参与下发展为CART算法。

CLS（概念学习系统）对于ID3和C4.5的发展也有贡献。

而如今C4.5已被See5/C5.0所取代（Rulequest Research公司的商用产品）。

算法描述

C4.5不是单一的算法，而是泛指C4.5、C4.5-no-pruning等具有诸多遍体的一整套算法。

算法分解：

Step 1、算法的输入是带有属性值的数据集D

Step 2、首先将决策树Tree置为空

Step 3、如果数据集D为纯的或者已经达到了满足终止的准则，那么终止程序，否则转入Step 4

Step 4、对D中所有的属性计算出一个以属性来分类的值

Step 5、根据上面计算出来的值，根据一定的准备选出最佳的分类属性

Step 6、根据选出来的属性创建一个决策节点，并将其加入到树Tree中

Step 7、该决策节点会将数据集分成若干个子数据集Dsub

Step 8、递归对该数据集进行操作，将得到子树Treesub，并将Treesub加入到Tree中

从根节点上开始在每个节点上测试一个特定的属性，把节点数据划分为更小的子集，并用子树表示；该过程一直进行，直到子集成为纯的，即子集中的所有实例都属于同一类别，树才停止增长。

如果属性是离散的话，就直接分叉；如果属性是连续值，那么就要选择一个合适的判定阈值。

C4.5算法