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本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。

建立了SAR回波信号模型以及Chirp Scaling算法模型，对SAR回波信号进行CS成像处理，并分析了成像处理后的图像数据的频谱和相位特性。

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

这是暑期编程集训时编的求解多解数独问题，输入为9×9的矩阵，0代表空格，其余为1~9的数字，通过搜索算法求解数独的所有解，从此数独不在神秘！

改代码对于学习数据结构和算法来说是必不可少的书籍，代码中提供了各种类型算法的详细程序

快速傅立叶变换，及快速傅立叶反变换。输入第一行为向量维数，第二三行为两个向量-Fast Fourier Transform, and Fast Fourier Transform. Input vector dimension of the first acts, acts of two vector

子空间迭代算法求解结构的特征值，对结构动力分析必须的基本代码，希望对大家有用。-subspace iteration algorithm for the eigenvalue structure, the structural dynamic analysis must be the basic code we hope that the right useful.

飞思卡尔全国智能车竞赛电磁组例程，适应于四轮电磁车，开发环境是IAR，注意例程中电机驱动部分有两个，一个单极性H桥一个双极性H桥

这是硕士生计算机软件专业组合数学的一个优化算法演示，仅供参考。-This is the master computer software professional combination of a mathematical algorithm optimization demonstration purposes only.

列主元高斯消去法 是我学习计算方法A时编写的 完成了列主元高斯消去法实现方程组求解。-out PCA Gaussian elimination is my calculation A study prepared at the completion of the main-element Gauss elimination method to achieve equation Solving Group.