C4.5算法java代码

C4.5算法是一种用于决策树生成的算法，它是ID3算法的改进版本，能够处理连续属性。在Java中实现C4.5算法涉及到一些数据结构和递归操作，以下是一个简单的示例，展示了如何创建决策树节点：

import java.util.*;

class Attribute {
    String name;
    double infoGain; // 信息增益

    // 构造函数和其他相关方法省略
}

class Instance {
    // 属性值数组或其他数据结构
}

class DecisionNode {
    String attribute; // 当前考虑的属性
    double threshold; // 划分点
    DecisionNode yes, no; // 左右子节点
    List<Instance> instances; // 存放实例列表

    public DecisionNode(Attribute a, double t) {
        this.attribute = a.name;
        this.threshold = t;
        yes = no = null;
    }
}

public class C45 {
    private List<Attribute> attributes;
    private List<Instance> dataset;

    // 构造函数、训练决策树等方法

    public void createDecisionTree() {
        if (dataset.isEmpty()) return null; // 数据集为空，返回null

        Attribute bestAttr = selectBestAttribute(); // 获取最佳属性
        DecisionNode root = new DecisionNode(bestAttr, calculateThreshold(bestAttr)); // 创建根节点
        splitDataset(root); // 根据属性划分数据集

        return root;
    }

    private Attribute selectBestAttribute() { // 选择信息增益最大的属性
        // ... 实现信息增益计算和排序
    }

    private void splitDataset(DecisionNode node) {
        // ... 实现根据属性划分数据集并递归构建子节点
    }

    // 其他辅助方法如计算阈值、判断叶子节点等省略
}

请注意，这只是一个简化的框架，实际应用中还需要考虑错误处理、剪枝优化等因素，并且上述代码没有包括完整的特征选择和信息增益计算算法。如果你想获取完整代码，可以参考开源库如Weka，它有现成的C4.5实现。