matlabid3决策树算法代码
时间: 2023-11-26 18:01:29 浏览: 41
matlab中有一个非常流行的决策树算法叫做ID3算法,它可以用来构建决策树模型。在matlab中实现ID3算法的代码如下:
```matlab
function tree = id3(X, y, attribute_names)
% X是特征矩阵,y是标签向量,attribute_names是特征名列表
% 根据ID3算法构建决策树
% 如果所有样本属于同一类别,则返回单节点树
if all(y == y(1))
tree.op = [];
tree.kids = [];
tree.class = y(1);
return;
end
% 如果特征集为空或所有样本的特征取值相同,则返回单节点树
if size(X, 2) == 0 || all(X == X(1, :))
tree.op = [];
tree.kids = [];
tree.class = mode(y);
return;
end
% 选择最佳特征
best_attribute = choose_best_attribute(X, y);
% 构建树
tree.op = attribute_names{best_attribute};
tree.class = [];
values = unique(X(:, best_attribute));
for i = 1:length(values)
X_i = X(X(:,best_attribute) == values(i), :);
y_i = y(X(:,best_attribute) == values(i));
if isempty(X_i)
tree.kids{i}.op = [];
tree.kids{i}.kids = [];
tree.kids{i}.class = mode(y);
else
tree.kids{i} = id3(X_i, y_i, attribute_names);
end
end
end
```
这段代码实现了ID3算法的核心逻辑,包括选择最佳特征、构建树的逻辑。通过调用这个函数,我们可以得到根据ID3算法构建的决策树模型。这个模型可以用来进行分类,并且对于大多数的数据集具有较好的性能表现。