ID3决策树算法matlab代码

以下是一个简单的使用MATLAB实现ID3决策树算法的示例代码：

function [tree] = id3_decision_tree(data, attributes, target_attribute)
    % 如果数据集中的所有实例都属于同一类别，则返回单节点树并将该类别作为标签
    if all(data(:, target_attribute) == data(1, target_attribute))
        tree = struct('class', data(1, target_attribute));
        return;
    end
    
    % 如果属性集为空，则返回单节点树并将数据集中最常见的类别作为标签
    if isempty(attributes)
        class_counts = histc(data(:, target_attribute), unique(data(:, target_attribute)));
        [~, idx] = max(class_counts);
        tree = struct('class', unique(data(:, target_attribute))(idx));
        return;
    end
    
    % 选择最佳属性作为当前节点
    best_attribute = choose_best_attribute(data, attributes, target_attribute);
    tree = struct('attribute', best_attribute, 'children', []);
    
    % 对于每个属性值，递归构建子树
    attribute_values = unique(data(:, best_attribute));
    for i = 1:length(attribute_values)
        value = attribute_values(i);
        data_subset = data(data(:, best_attribute) == value, :);
        if isempty(data_subset)
            % 如果数据集为空，则返回单节点树并将数据集中最常见的类别作为标签
            class_counts = histc(data(:, target_attribute), unique(data(:, target_attribute)));
            [~, idx] = max(class_counts);
            subtree = struct('class', unique(data(:, target_attribute))(idx));
        else
            % 否则，