1、J48原理
基於從上到下的策略，遞歸的分治策略，選擇某個屬性放置在根節點，為每個可能的屬性值產生一個分支，將實例分成多個子集，每個子集對應一個根節點的分支，然后在每個分支上遞歸地重復這個過程。當所有實例有相同的分類時，停止。
問題：如何選擇根節點屬性，建立分支呢?
例如：weather.arff
我們希望得到的是純分裂，即分裂為純節點，希望找到一個屬性，它的一個節點全是yes，一個節點全是no，或許第三個節點又全是yes，這是最好的情況，因為如果是混合節點則需要再次分裂。
通過量化來確定能產生最純子節點的屬性---計算純度（目標是得到最小的決策樹）。而自上而下的樹歸納法用到了一些啟發式方法---產生純節點的啟發法是以信息論為基礎的，即信息熵，以bits測量信息。
信息增益=分裂前分布的信息熵-分裂后分布的信息熵，選擇信息增益最大的屬性。
（分裂前分部信息熵）
（分布后分布信息熵）
（屬性A的信息增益）
計算這四個屬性的信息增益，如下圖：
經過計算得到outlook、windy、humidity、temperature的信息增益分別為0.247bits、0.048bits、0.152bits、0.029bits，所以選擇outlook為根節點。
........
2、舉例
（1）所給數據如下圖
（2）選擇根節點
先求age的信息增益
分裂前分布的信息熵：
分裂后分布的信息熵：
信息增益：
類似地：
比較得到選擇age為根節點，然后得到決策樹的第一層，如下圖：
然后在每個分支上遞歸地重復這個過程，直到所有實例有相同的分類。
3、總結
J48分類算法可信度高，建立的決策樹簡單易懂，並且結果非常容易理解。