C4.5 matlab实现 程序详细注释

别人写的C4.5的matlab程序，自己加了详细的注释，希望对大家有用

function D = C4_5（train_features train_targets inc_node region）

% Classify using Quinlan‘s C4.5 algorithm
% Inputs:
% features	  - Train features
%	targets	    - Train targets
%	inc_node    - Percentage of incorrectly assigned samples at a node
%   inc_node参数用于作为迭代结束的条件，我觉得就是叶子节点可以包含的最大的样本数
%   inc_node参数太大的话会导致分类准确率下降，太小的话可能会导致过拟合
%	region	    - Decision region vector: [-x x -y y number_of_points]
%
% Outputs
%	D			- Decision sufrace

%NOTE: In this implementation it is assumed that a feature vector with fewer than 10 unique values （the parameter Nu）
%is discrete and will be treated as such. Other vectors will be treated as continuous

[Ni M]		= size（train_features）;%M是样本数，Ni是样本维数
inc_node    = inc_node*M/100;
Nu          = 10;

%For the decision region
N      

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       6771  2010-04-05 23:28  C4_5.m

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