利用课上介绍的机器学习方法对UCI Machine Learning Repository: Data Sets中某个数据集进行学习，要求至少实现两种方法，不得使用已有的机器学习函数库，需要自己编程完成。
./Code
C4_5.cpp C4.5算法的信息增益率计算函数实现
DecisionTree.cpp 两种决策树算法共通函数的代码实现
DecisionTree.h 两种决策树算法共通函数的声明
ID3.cpp ID3算法的信息增益计算函数实现
main macOS下编译后的可执行文件
main.cpp 主程序
./Data
dataInput.txt 输入文件
./Result
Analysis_C4_5.txt C4.5算法训练后决策新数据的结果及正确率
Analysis_ID3.txt ID3算法训练后决策新数据的结果及正确率
C4_5.txt C4.5算法训练后得到的决策树
Check_C4_5.txt C4.5算法训练后检验原数据的结果及正确率
Check_ID3.txt ID3算法训练后检验原数据的结果及正确率
ID3.txt ID3算法训练后得到的决策树
在dataInput.txt中
第一行为三个数字，依次是数据维度，数据组数以及用于决策的新数据组数，以制表符分隔；
第二行为各个维度的标签，以制表符分隔；
第三行开始每行为一组数据，各个标签及结果间均以制表符分隔。
1.由于编写环境为macOS，因而未生成exe可执行文件。所以在windows系统下使用时需要在main.cpp中加入 system("PAUSE"); 语句，同时因为使用了部分C++11的特性以及多文件，因此编译时使用g++ *.cpp -o main.exe -std=c++11 命令来进行编译。
2.使用前请保证dataInput.txt文件已存在且内容符合文件格式中的要求。
3.运行程序后将所有输出数据输出到./Result文件夹下。