C45决策树构建过程（各个函数调用过程）_c45.c45classifier 可视化方法

C45决策树从J48.Java文件中的buildClassifer函数开始，主要分为三份部分：
1。调用C45PruneableClassifierTree（或者BinC45PruneableClassifierTree）中的buildClassifier函数构建决策树。C45PruneableClassifierTree和BinC45PruneableClassifierTree两个类都是继承ClassifierTree类的，所以最终都是用ClassifierTree类中的buildTree函数构建决策树的（只是其中的一些参数有些不同）。决策树构建过程如图中的第3步到第7步所示。
2.构建好决策树后，需要对树进行坍塌处理。也就是，从决策树的根节点开始，如果某该节点存在很多孩子节点，但这些孩子节点并不能提高这颗分类树的准确度，则把这些孩子节点删除。否则在每个孩子上递归的坍塌。这样可以减少树的深度，提高效率。主要过程如图中的第8至第10步所示。
3.对构建好的决策树进行后剪枝。剪枝函数Prune是递归地找到第一个可以剪枝的节点，根据Prune函数中的两个条件判断（具体在Prune函数代码中）是将当前结点作为叶节点好还是将最大子树代替当前节点，依次递归下去。
注：由于测试时的数据是用C45PruneableClassifierTree类构建决策树的，所以图中显示的都是C45PruneableClassifierTree类中的函数，若是用BinC45PruneableClassifierTree类构建树的数据，则相应位置则为BinC45PruneableClassifierTree，BinC45PruneableClassifierTree类构建树和C45PruneableClassifierTree类构建树有细微的不同。