模糊决策树matlab代码

模糊决策树是一种特殊的决策树，它处理的是模糊而不是精确的数据。在MATLAB中，你可以使用`fuzzylogic Toolbox`来创建和应用模糊决策树。这里是一个基本的步骤示例：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 确保路径包含Fuzzy Logic Toolbox

% 创建模糊输入变量
inputs = {'Temperature', 'Humidity'}; % 温度和湿度
inputFns = [mfct('Triangular'), mfct('Triangular')]; % 使用三角形模糊函数

% 创建模糊输出变量（假设我们关心是否下雨）
outputs = 'Rain';
outputFn = mfct('Triangular');

% 创建模糊决策树
tree = fdec.tree(inputs, outputs, 'RuleInput', inputFns, ... 
                 'OutputFns', {outputFn}, 'MaxNumRules', Inf); 

% 添加模糊规则（例如，如果温度高且湿度大，则可能会下雨）
rule = fdec.rule(tree, inputs, {{'High', 'High'}, {'Rainy'}}); 
tree.Rules = [tree.Rules, rule];

% 运行决策树并得到模糊输出
inputValues = [70, 80]; % 测试数据，温度=70°C，湿度=80%
outputValues = sim(tree, inputValues);

% 可视化模糊决策树
view(tree);