C45算法的数据管理技术

C4.5算法的数据管理技术主要包括数据预处理和数据存储。

数据预处理：C4.5算法在进行决策树构建之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集划分和特征选择等步骤。数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等问题，以确保数据的完整性和准确性。数据集划分是将原始数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。特征选择是选择对分类任务有用的特征，以减少特征空间的维度。
数据存储：C4.5算法需要将数据存储在内存中进行处理。通常情况下，数据以表格形式存储，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。在内存中存储数据可以提高算法的计算效率，但也会受到内存大小的限制。如果数据量较大，无法一次性加载到内存中，则可以采用分块读取或者使用数据库等技术进行数据存储和访问。

总的来说，C4.5算法的数据管理技术主要包括数据预处理和数据存储两个方面，通过对数据进行清洗、划分和选择等处理，以及合理地存储和访问数据，可以提高算法的准确性和效率。