id3决策树算法代码C语言

ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种用于分类问题的决策树算法。以下是简单的C语言版本的ID3算法核心部分的伪代码和步骤概述：

// 定义数据结构
typedef struct {
    int feature; // 特征
    double value; // 特征值
    int class;   // 类别
} Node;

// ID3函数
Node* build_id3_tree(Node** data, int num_features, int classes) {
    // 如果所有实例属于同一类别，返回叶节点
    if (is_all_same_class(data, classes)) {
        return create_leaf_node(classes);
    }

    // 找到最优特征
    int best_feature = find_best_splitting_feature(data, num_features, classes);

    // 递归创建子树
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        if (i == best_feature)
            continue; // 跳过已选择的特征
        Node* subtree = build_id3_tree(&data[i][0], num_features - 1, classes);
        // 添加子节点并继续下一层迭代
        add_subtree_to_tree(best_feature, data, subtree);
    }
    return NULL; // 树根节点通常不返回
}

// 其他辅助函数...

这个代码片段展示了如何通过递归的方式构建决策树。`find_best_splitting_feature`会计算每个特征的信息增益或信息增益率，选择最大增益的那个作为当前分裂点；`is_all_same_class`检查数据是否完全同类别；`create_leaf_node`创建叶子节点，表示所有样本都属于某个类别。