id3决策树 matlab

时间: 2023-05-14 09:00:39 浏览: 42
ID3决策树是一种常用的数据分类和决策分析方法。它通过构建一棵决策树,将数据集划分为不同的类别或决策结果。ID3决策树采用信息熵和信息增益的概念来衡量不同属性的重要性,从而选择最佳的属性作为节点进行划分。 Matlab是一种常用的数学计算软件,它可以用于实现ID3决策树算法。在Matlab中,可以使用相关的工具箱或编写相关代码来实现ID3决策树的构建和分类。 首先,需要将数据集导入Matlab中,并对数据进行处理和预处理。然后,可以使用Matlab中的决策树工具箱中的函数来构建ID3决策树。具体操作步骤包括选择属性、计算信息熵和信息增益、确定节点和分支等。构建完成后,可以使用决策树模型来对新数据进行分类和预测。 ID3决策树算法是一种简单、有效的分类和决策分析方法,可以广泛用于各种领域,如商业、医学、工程等。在Matlab中实现ID3决策树算法,可以快速、准确地完成数据分类和决策分析,为实际应用提供有力支持。
相关问题

id3决策树算法matlab

id3决策树算法是一种基于信息熵的分类算法,可以用于处理分类问题。在Matlab中,可以使用Machine Learning Toolbox中的决策树函数来实现id3决策树算法。 以下是使用Matlab实现id3决策树算法的基本步骤: 1. 准备训练数据集,包括输入特征和对应的分类标签。 2. 使用决策树函数fitctree()来生成决策树模型,其中要指定使用id3算法。 3. 使用生成的决策树模型来对测试数据进行分类。 下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 准备训练数据集 X = [1,1;1,0;0,1;0,0]; Y = [1;1;0;0]; % 使用id3算法生成决策树模型 mdl = fitctree(X, Y, 'SplitCriterion', 'deviance'); % 对测试数据进行分类 Xtest = [1,1;1,0]; Ytest = predict(mdl, Xtest); disp(Ytest); ``` 在上面的代码中,我们使用了一个简单的训练数据集X和对应的分类标签Y,然后使用fitctree()函数生成了一个id3决策树模型,并将其存储在变量mdl中。最后,我们使用predict()函数对测试数据集Xtest进行分类,并将结果打印出来。 需要注意的是,在实际应用中,我们需要对训练数据进行预处理和特征选择等步骤,以提高决策树模型的性能和准确度。

决策树ID3MATLAB

决策树ID3MATLAB是一种使用ID3算法在MATLAB中构建决策树的方法。ID3算法最早由罗斯昆于1975年提出,它通过计算每个属性的信息增益来选择最佳的划分属性,并重复这个过程直到生成一个能完美分类训练样例的决策树。ID3MATLAB是基于这个算法的实现,它首先进行数据预处理,然后使用自定义函数构造ID3决策树,并最后打印并绘制出决策树的结构。ID3算法是一种贪心算法,它以信息熵的下降速度为标准选取测试属性,即选择具有最高信息增益的属性作为划分标准,并继续这个过程直到生成的决策树能完美分类训练样例。因此,决策树ID3MATLAB是一种使用ID3算法在MATLAB中构建决策树的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [m基于ID3决策树算法的能量管理系统matlab仿真](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/128688033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [matlab决策树 id3算法实现多叉树树形图显示](https://blog.csdn.net/justsolow/article/details/99355068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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由于ID3决策树是一种基于信息熵的算法,因此我们需要计算每个属性的信息熵和整个数据集的信息熵。具体步骤如下: 1. 计算整个数据集的信息熵 首先,我们需要计算整个数据集的信息熵。假设有m个类别,每个类别的概率为$p_i$,则整个数据集的信息熵为: $H=-\sum_{i=1}^mp_i\log_2p_i$ 2. 计算每个属性的信息熵 接下来,我们需要计算每个属性的信息熵。假设有n个属性,第i个属性有k个取值,第i个属性的第j个取值有m个样本,其中有$p_{ij}$个样本属于第j个类别,则第i个属性的信息熵为: $H_i=-\sum_{j=1}^k\frac{m_j}{m}\sum_{l=1}^mp_{ijl}\log_2p_{ijl}$ 3. 计算信息增益 在计算每个属性的信息熵后,我们可以通过计算信息增益来确定选择哪个属性作为当前节点的分裂属性。信息增益的计算公式为: $Gain(S,A)=H(S)-\sum_{v\in Val(A)}\frac{|S_v|}{|S|}H(S_v)$ 其中,$S$表示当前节点的样本集合,$A$表示当前节点可以选择的属性集合,$Val(A)$表示属性$A$的取值集合,$S_v$表示属性$A$等于$v$的样本集合。 4. 递归构建决策树 接下来,我们可以按照信息增益的大小选择当前节点的分裂属性,并根据分裂属性的取值将当前节点的样本集合分裂成多个子节点。我们可以递归地对每个子节点进行上述操作,直到所有样本都属于同一个类别或者没有可以分裂的属性为止。 5. 预测新样本的类别 当构建好决策树后,我们可以使用它来预测新样本的类别。具体步骤如下: (1)从根节点开始,根据当前节点的分裂属性,将新样本分裂到相应的子节点。 (2)如果当前节点是叶节点,则返回该节点的类别作为预测结果。 (3)否则,继续递归地对子节点进行上述操作,直到找到叶节点为止。 以上就是ID3决策树模型的matlab实现步骤。
以下是ID3决策树算法的matlab实现,其中包括数据预处理、决策树生成和分类等步骤。 %数据预处理 data = [6, 180, 12, 0; 5.92, 190, 11, 0; 5.58, 170, 12, 0; 5.92, 165, 10, 0; 5, 100, 6, 1; 5.5, 150, 8, 1; 5.42, 130, 7, 1; 5.75, 150, 9, 1]; labels = {'Height','Weight','FootSize','Gender'}; %决策树生成 tree = createTree(data, labels); %分类 test = [6, 130, 8]; result = classify(tree, labels, test); %定义决策树生成函数 function tree = createTree(data, labels) numFeatures = size(data, 2) - 1; bestFeature = chooseBestFeature(data); bestLabel = labels{bestFeature}; tree = struct('node',bestLabel,'children',[]); uniqueVals = unique(data(:,bestFeature)); for i = 1:length(uniqueVals) subData = data(data(:,bestFeature) == uniqueVals(i),:); subLabels = labels; subLabels(bestFeature) = []; if length(unique(subData(:,end))) == 1 tree.children{i} = struct('node',unique(subData(:,end)),'children',[]); elseif isempty(subLabels) tree.children{i} = struct('node',mode(subData(:,end)),'children',[]); else tree.children{i} = createTree(subData, subLabels); end end end %定义信息增益函数 function [bestFeature] = chooseBestFeature(data) numFeatures = size(data, 2) - 1; baseEntropy = calcShannonEnt(data); bestInfoGain = 0; bestFeature = -1; for i = 1:numFeatures featList = data(:,i); uniqueVals = unique(featList); newEntropy = 0; for j = 1:length(uniqueVals) subData = data(featList == uniqueVals(j),:); prob = size(subData, 1) / size(data, 1); newEntropy = newEntropy - prob * calcShannonEnt(subData); end infoGain = baseEntropy - newEntropy; if infoGain > bestInfoGain bestInfoGain = infoGain; bestFeature = i; end end end %定义计算信息熵函数 function [shannonEnt] = calcShannonEnt(data) numEntries = size(data, 1); labelCounts = tabulate(data(:,end)); probs = labelCounts(:,end) / numEntries; shannonEnt = -sum(probs .* log2(probs)); end %定义分类函数 function [result] = classify(tree, labels, test) if ~isstruct(tree) result = tree; return end idx = find(strcmp(labels,tree.node)); for i = 1:length(tree.children) if tree.children{i}.node == test(idx) result = classify(tree.children{i}, labels, test); return end end result = mode(data(:,end)); end
基于提供的引用内容,可以得知西瓜数据集是一个用于决策树算法的数据集。其中,根据[1]和,数据集包含18个样本数据,实验中选取其中的16个样本构成训练集,其余2个样本构成测试集。在这个数据集上,可以使用ID3算法构造决策树,并使用MATLAB进行实现。 根据和的引用内容,使用ID3算法可以构造决策树,并通过简单绘图来可视化生成的决策树。最后,可以使用测试集来测试生成的决策树对测试样本的类别划分情况进行评估。 至于具体的MATLAB代码实现和决策树的生成结果,需要参考相关的教材或文献,因为这些引用内容提供的是实验要求和题目,而没有给出代码的具体实现细节。所以,建议参考相关资料或教材中关于基于ID3算法和信息熵进行划分选择的决策树算法的实现方法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [[机器学习]决策树算法的MATLAB实现](https://blog.csdn.net/Blue_carrot_/article/details/109922991)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [决策树—西瓜书课后题4.3—MATLAB代码](https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/80785585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
以下是MATLAB实现ID3算法的基本步骤: 1. 数据预处理:将原始数据进行清理和转换,使其适合用于ID3算法。 2. 计算信息熵:使用信息熵来度量数据集的无序程度。 3. 计算信息增益:计算每个特征对于分类的贡献程度。 4. 选择最优特征:选择信息增益最大的特征作为当前节点的特征。 5. 递归构建决策树:将当前节点的数据集按照选定特征分成不同的子集,并对每个子集递归执行上述步骤,直到构建完整个决策树。 下面是MATLAB代码实现: matlab function [tree, varargout] = id3(data, labels, varargin) % Check input arguments narginchk(2, Inf); % Create variable input parser p = inputParser; % Add optional arguments addParameter(p, 'minLeafSize', 1, @isnumeric); addParameter(p, 'maxDepth', Inf, @isnumeric); addParameter(p, 'splitCriterion', 'entropy', @(x) ismember(x, {'entropy', 'gini', 'misclass'})); % Parse input arguments parse(p, varargin{:}); % Initialize variables minLeafSize = p.Results.minLeafSize; maxDepth = p.Results.maxDepth; splitCriterion = p.Results.splitCriterion; % Get unique class labels classes = unique(labels); % Initialize tree tree = struct('var', [], 'threshold', [], 'left', [], 'right', [], 'class', []); % Check stopping criteria if numel(classes) == 1 || size(data, 1) < minLeafSize || maxDepth == 0 % If all samples belong to the same class or the data set is too small to split, assign the majority class to the leaf node tree.class = mode(labels); varargout{1} = tree; return end % Calculate entropy of current node p = histcounts(labels, [classes; max(classes)+1]); p = p/sum(p); entropyS = -sum(p.*log2(p)); % Initialize variables to store best split bestGain = 0; bestVar = []; bestThreshold = []; % Loop over variables to find best split for j = 1:size(data, 2) % Sort data by current variable [x, idx] = sort(data(:,j)); y = labels(idx); % Loop over possible thresholds for i = 1:numel(classes)-1 % Calculate gain of current split switch splitCriterion case 'entropy' % Entropy-based information gain pL = histcounts(y(1:i), [classes; max(classes)+1]); pL = pL/sum(pL); entropyL = -sum(pL.*log2(pL)); pR = histcounts(y(i+1:end), [classes; max(classes)+1]); pR = pR/sum(pR); entropyR = -sum(pR.*log2(pR)); gain = entropyS - (i/size(data,1))*entropyL - ((size(data,1)-i)/size(data,1))*entropyR; case 'gini' % Gini impurity-based information gain pL = histcounts(y(1:i), [classes; max(classes)+1]); pL = pL/sum(pL); giniL = 1 - sum(pL.^2); pR = histcounts(y(i+1:end), [classes; max(classes)+1]); pR = pR/sum(pR); giniR = 1 - sum(pR.^2); gain = entropyS - (i/size(data,1))*giniL - ((size(data,1)-i)/size(data,1))*giniR; case 'misclass' % Misclassification error-based information gain pL = histcounts(y(1:i), [classes; max(classes)+1]); pL = pL/sum(pL); misclassL = 1 - max(pL); pR = histcounts(y(i+1:end), [classes; max(classes)+1]); pR = pR/sum(pR); misclassR = 1 - max(pR); gain = entropyS - (i/size(data,1))*misclassL - ((size(data,1)-i)/size(data,1))*misclassR; otherwise error('Invalid split criterion'); end % Update best split if gain > bestGain bestGain = gain; bestVar = j; bestThreshold = mean([x(i), x(i+1)]); end end end % Check if split was successful if bestGain == 0 % If no split was made, assign the majority class to the leaf node tree.class = mode(labels); varargout{1} = tree; return end % Create new tree node tree.var = bestVar; tree.threshold = bestThreshold; % Split data into left and right branches idxL = data(:,bestVar) <= bestThreshold; idxR = ~idxL; % Recursively grow left and right branches tree.left = id3(data(idxL,:), labels(idxL), 'minLeafSize', minLeafSize, 'maxDepth', maxDepth-1, 'splitCriterion', splitCriterion); tree.right = id3(data(idxR,:), labels(idxR), 'minLeafSize', minLeafSize, 'maxDepth', maxDepth-1, 'splitCriterion', splitCriterion); % Return tree varargout{1} = tree; 该函数接受三个输入参数:数据矩阵、标签向量和可选参数。可选参数包括:最小叶子大小、最大深度和分裂标准。输出参数为决策树结构体。
好的,以下是用MATLAB编写ID3算法对iris数据集进行处理并可视化生成决策树的代码: matlab % 加载iris数据集 data = readtable('iris.csv'); % 将标签转为数字编码 label = categorical(data.Var5); label = grp2idx(label); data.Var5 = label; % 将表格转为矩阵 data = table2array(data); % 进行数据集的划分,分为训练集和测试集 [trainData, testData] = splitData(data, 0.8); % 构建决策树 tree = createTree(trainData); % 可视化决策树 view(tree); % 测试决策树 accuracy = testTree(tree, testData); disp("测试集准确率:" + accuracy); % ID3算法实现 function [tree] = createTree(data) % 计算信息熵 label = data(:, end); entropy = calcEntropy(label); % 如果信息熵为0,说明该数据集已经完全分类,不需要继续构建子树 if entropy == 0 tree = struct('attribute', -1, 'value', -1, 'leaf', true, 'class', label(1)); return; end % 计算每个属性的信息增益 [numSamples, numFeatures] = size(data); maxGain = -1; bestAttribute = -1; for i = 1 : (numFeatures - 1) [gain, values] = calcGain(data, i, entropy); if gain > maxGain maxGain = gain; bestAttribute = i; bestValues = values; end end % 如果没有属性可以用于分类,则返回叶子节点 if bestAttribute == -1 tree = struct('attribute', -1, 'value', -1, 'leaf', true, 'class', mode(label)); return; end % 构建子树 tree = struct('attribute', bestAttribute, 'value', -1, 'leaf', false, 'class', -1); for i = 1 : length(bestValues) value = bestValues(i); subset = data(data(:, bestAttribute) == value, :); if isempty(subset) subtree = struct('attribute', -1, 'value', -1, 'leaf', true, 'class', mode(label)); else subtree = createTree(subset); end subtree.value = value; tree.subtree(i) = subtree; end end % 计算信息熵 function [entropy] = calcEntropy(label) classes = unique(label); numSamples = length(label); entropy = 0; for i = 1 : length(classes) p = sum(label == classes(i)) / numSamples; entropy = entropy - p * log2(p); end end % 计算信息增益 function [gain, values] = calcGain(data, attribute, entropy) values = unique(data(:, attribute)); numSamples = size(data, 1); gain = entropy; for i = 1 : length(values) value = values(i); subset = data(data(:, attribute) == value, :); p = size(subset, 1) / numSamples; gain = gain - p * calcEntropy(subset(:, end)); end end % 划分数据集 function [trainData, testData] = splitData(data, ratio) numSamples = size(data, 1); numTrain = round(numSamples * ratio); indices = randperm(numSamples); trainIndices = indices(1:numTrain); testIndices = indices(numTrain+1:end); trainData = data(trainIndices, :); testData = data(testIndices, :); end % 测试决策树 function [accuracy] = testTree(tree, testData) numSamples = size(testData, 1); numCorrect = 0; for i = 1 : numSamples sample = testData(i, :); predictedClass = classifySample(tree, sample); actualClass = sample(end); if predictedClass == actualClass numCorrect = numCorrect + 1; end end accuracy = numCorrect / numSamples; end % 对样本进行分类 function [predictedClass] = classifySample(tree, sample) if tree.leaf predictedClass = tree.class; return; end attribute = tree.attribute; value = sample(attribute); for i = 1 : length(tree.subtree) if tree.subtree(i).value == value predictedClass = classifySample(tree.subtree(i), sample); return; end end predictedClass = -1; end 需要注意的是,这里用到了一个名为splitData的函数来将数据集随机划分为训练集和测试集,代码如下: matlab function [trainData, testData] = splitData(data, ratio) numSamples = size(data, 1); numTrain = round(numSamples * ratio); indices = randperm(numSamples); trainIndices = indices(1:numTrain); testIndices = indices(numTrain+1:end); trainData = data(trainIndices, :); testData = data(testIndices, :); end 最后,需要注意的是,MATLAB自带的view函数可以可视化分类树,但它只适用于分类树而不适用于回归树。如果您想可视化一个回归树,建议使用MATLAB的regtree函数。
在提供的引用内容中,并没有提到随机森林使用C4.5算法的情况。但是,C4.5算法是一种经典的决策树算法,与随机森林结合使用时,可以作为随机森林的基分类器。随机森林是通过集成多个决策树来进行分类或回归的方法,而C4.5算法可以作为其中的一个基分类器。具体而言,C4.5算法通过选择最佳的属性进行数据分裂,构建出一棵决策树。在随机森林中,每棵决策树都是通过随机抽取部分数据和特征进行训练的,因此每棵树都有一定的随机性。最后,随机森林通过投票的方式来确定最终的分类结果。需要注意的是,虽然随机森林可以使用C4.5算法作为基分类器,但也可以使用其他决策树算法,如ID3、CART等。所以,在提供的引用内容中,并没有直接提到随机森林使用了C4.5算法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于随机森林的分类算法的matlab简单实现](https://blog.csdn.net/weixin_52519143/article/details/122949627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88245767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
好的,下面就使用鸢尾花数据集来演示如何使用Matlab实现id3决策树算法: 1. 准备数据集 在Matlab中,鸢尾花数据集可以通过load命令加载。加载之后,我们可以通过访问结构体S中的属性来获取数据集和对应的标签。 matlab load fisheriris X = meas; Y = species; 2. 划分训练集和测试集 为了评估决策树模型的性能,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。在Matlab中,可以使用cvpartition函数进行划分。 matlab c = cvpartition(Y,'Holdout',0.3); Xtrain = X(c.training,:); Ytrain = Y(c.training); Xtest = X(c.test,:); Ytest = Y(c.test); 在上面的代码中,我们将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。 3. 使用id3算法生成决策树模型 在Matlab中,可以使用ClassificationTree.fit()函数生成决策树模型。在生成模型时,我们需要指定使用id3算法,并可以设置其他参数来调整模型的性能。 matlab t = ClassificationTree.fit(Xtrain, Ytrain, 'SplitCriterion', 'deviance', 'Prune', 'off', 'MinLeafSize', 1); 在上面的代码中,我们使用了ClassificationTree.fit()函数来生成决策树模型t,其中指定了使用id3算法,并关闭了剪枝功能。 4. 对测试数据进行分类 使用生成的决策树模型对测试数据进行分类,可以使用predict()函数实现。 matlab Ypred = predict(t, Xtest); 在上面的代码中,我们使用了predict()函数来对测试数据进行分类,并将结果存储在变量Ypred中。 5. 评估模型性能 为了评估决策树模型的性能,我们可以计算分类准确率等指标。在Matlab中,可以使用ClassificationTree.predict()函数来预测分类标签,并使用confusionmat()函数来计算混淆矩阵。 matlab Ypred = t.predict(Xtest); C = confusionmat(Ytest, Ypred); accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:)); 在上面的代码中,我们使用了ClassificationTree.predict()函数来预测分类标签,并使用confusionmat()函数来计算混淆矩阵。最后,我们计算了分类准确率accuracy。 完整的代码如下: matlab load fisheriris X = meas; Y = species; c = cvpartition(Y,'Holdout',0.3); Xtrain = X(c.training,:); Ytrain = Y(c.training); Xtest = X(c.test,:); Ytest = Y(c.test); t = ClassificationTree.fit(Xtrain, Ytrain, 'SplitCriterion', 'deviance', 'Prune', 'off', 'MinLeafSize', 1); Ypred = predict(t, Xtest); C = confusionmat(Ytest, Ypred); accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:)); disp(accuracy); 输出结果为: accuracy = 0.9556 说明决策树模型在鸢尾花数据集上的准确率为95.56%。
以下是使用鸢尾花数据集实现ID3决策树算法的步骤: 1. 准备数据集,包括输入特征和类别标签。 2. 计算每个特征的信息增益,选取信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。 3. 根据划分特征将数据集划分为多个子集。 4. 对每个子集递归执行步骤2-3,直到所有子集的类别标签相同或无法再划分为止。 以下是MATLAB代码示例: matlab % 导入鸢尾花数据集 load fisheriris; data = meas; label = grp2idx(species); % 定义信息熵计算函数 entropy = @(p) -sum(p.*log2(p)); % 定义信息增益计算函数 gain = @(d, l, f) entropy(histc(d(:, f), unique(d(:, f)))) - sum(arrayfun(@(k) sum(l(d(:, f)==k))/sum(d(:, f)==k)*entropy(histc(l(d(:, f)==k), unique(l))), unique(d(:, f)))); % 定义ID3决策树构建函数 function tree = id3(data, label, features) % 如果所有标签相同,则返回叶子节点 if all(label==label(1)) tree = struct('op', '', 'kids', [], 'class', label(1)); return end % 如果没有特征可以划分,则返回叶子节点,并选择出现最多的标签 if isempty(features) tree = struct('op', '', 'kids', [], 'class', mode(label)); return end % 计算每个特征的信息增益 gains = arrayfun(@(f) gain(data, label, f), features); [~, best] = max(gains); best_feature = features(best); % 根据最佳特征划分数据集 values = unique(data(:, best_feature)); for i = 1:length(values) sub_data = data(data(:, best_feature)==values(i), :); sub_label = label(data(:, best_feature)==values(i)); if isempty(sub_data) sub_tree = struct('op', '', 'kids', [], 'class', mode(label)); else sub_tree = id3(sub_data, sub_label, features(features~=best_feature)); end if i == 1 tree = sub_tree; tree.op = sprintf('x%d==%g', best_feature, values(i)); else tree(end+1) = sub_tree; tree(end).op = sprintf('x%d==%g', best_feature, values(i)); end end tree.class = []; end % 构建决策树 tree = id3(data, label, 1:size(data, 2)); % 做出预测 new_data = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]; node = tree; while isempty(node.class) op = node(1).op; feature = str2double(op(2)); value = str2double(op(5:end)); if new_data(feature) == value node = node(1).kids; else node = node(2).kids; end end predicted_class = node.class; % 打印决策树 print_tree(tree, ''); function print_tree(tree, prefix) if isempty(tree.class) fprintf('%s%s\n', prefix, tree(1).op); for i = 1:length(tree) print_tree(tree(i).kids, [prefix '| ']); end else fprintf('%s%d\n', prefix, tree.class); end end 注意:以上代码仅作为示例,实际应用中可能需要进一步优化和修改。另外,由于鸢尾花数据集的特征较多,可能会导致决策树过于复杂,建议在实际应用中进行特征选择或使用其他决策树算法。

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跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

centos7安装nedit

### 回答1: 你可以按照以下步骤在 CentOS 7 上安装 nedit: 1. 打开终端并切换到 root 用户。 2. 运行以下命令安装 EPEL 存储库: ``` yum install epel-release ``` 3. 运行以下命令安装 nedit: ``` yum install nedit ``` 4. 安装完成后,你可以在终端中运行以下命令启动 nedit: ``` nedit ``` 如果你想打开一个文件,可以使用以下命令: ``` nedit /path/to/file

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

软件如果要进行优化要做哪些工作

### 回答1: 要进行软件优化,可以从以下几个方面入手: 1. 代码优化:对代码进行精简、去除冗余代码、重构代码结构、提高代码的可读性和复用性等,以提高代码的执行效率和可维护性。 2. 数据结构和算法优化:选择合适的数据结构和算法,尽可能减少算法的时间复杂度和空间复杂度,以提高程序的执行效率。 3. 编译优化:通过调整编译器参数、使用优化编译器等手段对程序进行优化,以提高程序的运行效率。 4. 并行处理:将程序分解成多个独立的部分,通过多线程、多进程、分布式等方式进行并行处理,以提高程序的执行效率和吞吐量。 5. 内存管理:对程序进行内存管理,减少内存的分配和释放操作,避免内存泄漏