C4.5算法是一种基于决策树的数据挖掘算法，由Ross Quinlan开发，并以其姓氏（Quinlan）为命名。C4.5算法是决策树学习的主流分类技术，常用来处理分类问题。实际上，C4.5算法只是一种修改版的ID3算法（以前的决策树算法），它加强了ID3算法中的几种缺陷。
C4.5算法是以决策树为基础，通过信息增益或信息增益比的评价准则，每次选择记录最有利的特征来将记录进行分裂，在解决分类问题时，基于训练数据集逐步形成深度树结构。C4.5算法不仅侧重于挖掘出更好效果的决策树模型，而且可以根据样本属性的类型进行分类，而无需预处理。
C4.5算法的基本思想是从训练数据集中学习基于决策树的模型，用于预测实例的类标签。它的运行过程可以总结为三个步骤：
1. 首先根据某种评价准则（主要是信息增益和信息增益比），选择用于分裂的特征；
2. 在每个节点对特征进行分裂，直到满足某种停止条件（如节点内只有一类实例或者所有实例都已被正确分类）；
3. 采用查表法，将每个叶子节点分类为出现次数最多的类别，也可以使用其他投票策略。
总之，C4.5算法是一种快速有效的分类技术，用于构建高精度的分类决策模型，广泛用于各种数据分析中。
