c4.5决策树算法matlab实现

C4.5决策树算法是一种经典的机器学习算法，用于分类与回归问题。相比于ID3算法，C4.5算法在处理连续性特征、处理缺失值等方面有较大优势。MATLAB是一种常用的科学计算软件，也提供了C4.5决策树算法的实现。

具体来说，MATLAB中可使用自带的ClassificationTree类实现C4.5决策树算法。这个类提供了一系列方法，包括fit(训练模型)、predict(预测结果)、view(可视化决策树)等。在使用时，需要将数据集转化为table格式，并指定哪些特征是分类变量，哪些是连续变量。同时，也需要进行一定的数据预处理，比如处理缺失值等。

如果您想深入了解C4.5决策树算法的MATLAB实现，可以参考MATLAB官方文档或者相关机器学习教材。如果有具体问题，也可以提出来，我会尽力回答。