本文介绍了ID3算法，这是一种基于信息熵下降速度选取测试属性的决策树生成算法。文中详细解释了信息熵的概念及其如何用于衡量信息增益度，并提供了算法的具体实现思路。
1、算法描述
ID3算法是以信息熵下降速度作为选取测试属性的标准的，决策树生成算法。
信息熵的下降速度用信息增益度来衡量其定义是：
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定义1：若存在n个相同概率的消息，则每个消息的概率p是1/n，一个消息传递的信息量为Log2(1/n)
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定义2：若有n个消息，其给定概率分布为P=(p1,p2…pn)，则由该分布传递的信息量称为P的熵，记为
基于C++实现的ID3算法
ID3算法是以信息熵下降速度作为选取测试属性的标准的，决策树生成算法。
信息熵的下降速度用信息增益度来衡量其定义是：
定义1：若存在n个相同概率的消息，则每个消息的概率p是1/n，一个消息传递的信息量为Log2(1/n)
定义2：若有n个消息，其给定概率分布为P=(p1,p2…pn)，则由该分布传递的信息量称为P的熵，记为
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