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1、摘要数据挖掘（DM）是当前涉及统计学、人工智能、数据库等学科的热门的研究领域，是从数据屮提取人们感兴趣的、潜在的、可用的知识，并表示成用户可理解的形式。分类是数拯挖掘的一个重要分支，分类能找岀描述数据类或概念的模型，以便能使用模型预测类标记未知的对彖类。最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出的CLS。当而最有影响的决策树算法是Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5。TD3只能处理离散型描述属性，它选择信息增益最大的属性划分训练样木，其目的是进行分枝时系统的爛最小，从而提高算法的运算速度和精确度。
2、ID3算法的主要缺陷是，用信息增益作为选择分枝屈性的标准时，偏向于取值较多的属性，而在某些情况下，这类属性可能不会提供太多有价值的信息。C4.5是TD3算法的改进算法，不仅口J以处理离散型描述属性，还能处理连续性描述属性。C4.5采用了信息增益比作为选择分枝属性的标准，弥补了ID3算法的不足。本文研究的是基于决策树的分类技术。运用了C4.5算法将一组数据进行分类并生成决策树，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。关键词:数据挖掘；分类技术；决策树；C4.5AbstractDatami
3、ning(DM)isrelevanttostatistics,artificialintelligence,databaseandotherdisciplineshotresearchfield,isextractedfromthedataofinterest,potential,theavailableknowledge,andunderstandableform.Classificationisanimportantbranchofdatamining,classificationcanfindtodescribethedat
4、atypeorconceptualmodel,soastousethemodeltopredicttheclasslabelunknownobjectclass.TheearliestdecisioakingalgorithmsisCLS-1966,byHuntetatThemostinfluentialdecisiontreealgorithmisID3proposedbyQuinlanin1986and1993,theC4.5.ID3canhandleonlyadiscretedescriptionofproperty,itc
5、hoosestheinformationtogainthegreatestattributedividedtrainingsamples,thepurposeiscarriedbranchingentropyofthesystem,therebyimprovingthecomputationalspeedandaccuracyofthealgorithm.ThemajordrawbackoftheID3algorithm,informationgainasthechoiceofbranchespropertiesofthestan
6、dard,biasedinfavorofthemorethevalueoftheproperty,andinsomecases,thesepropertiesmaynotprovidemuchvaluableinformation.C4.5istheID3algorithm,theimprovedalgorithmcanhandlenotonlythediscretedescriptionofproperty,canhandlecontinuousdescriptionoftheproperty.C4.5usesinformati
7、ongainratioasthestandardtoselectthebranchingproperty,tomakeupforthelackofID3algorithm.Ofthisstudyisbasedondecisiontreeclassificationtechniques.UseofasetofdataclassificationandgeneratesadecisiontreealgorithmC4.5,thefirstdataprocessing,theuseofrulesanddecisiontreeinduct
8、ionalgorithmtogeneratereadable,andthenusethedecision-makingtoanalyzethenewdata.Keywords:Datamining;classification;decisiontr
