matlab实现决策树算法

Matlab自带了构建决策树的函数`fitctree`，可以直接调用使用。以下是一个简单的样例代码：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 使用 fitctree 函数构建决策树模型
tree = fitctree(X,Y);

% 绘制决策树
view(tree,'Mode','graph');

上述代码会使用鸢尾花数据集`fisheriris`来构建一个决策树模型，并绘制出该决策树。你可以根据自己的数据集和需求修改代码中的变量和参数。

相关问题

matlab决策树算法实例

下面是一个使用matlab实现决策树算法的示例：

假设我们有以下数据集：

| 年龄 | 收入 | 学历 | 是否购买 |
|---|---|---|---|
| 青年 | 高 | 本科 | 否 |
| 青年 | 中 | 大专 | 否 |
| 青年 | 中 | 本科 | 是 |
| 青年 | 低 | 本科 | 是 |
| 中年 | 中 | 本科 | 是 |
| 中年 | 高 | 大专 | 是 |
| 中年 | 低 | 大专 | 是 |
| 老年 | 低 | 大专 | 是 |
| 老年 | 中 | 本科 | 是 |
| 老年 | 高 | 大专 | 否 |

我们要使用决策树算法来预测一个人是否会购买商品，根据以上数据集，我们可以得到以下决策树：


现在，我们将使用matlab来实现这个决策树算法。首先，我们需要将数据集转换为数值。以下是代码：

data = {'青年','高','本科','否';
        '青年','中','大专','否';
        '青年','中','本科','是';
        '青年','低','本科','是';
        '中年','中','本科','是';
        '中年','高','大专','是';
        '中年','低','大专','是';
        '老年','低','大专','是';
        '老年','中','本科','是';
        '老年','高','大专','否'};

data_num = zeros(size(data));
data_num(:,1) = grp2idx(data(:,1));
data_num(:,2) = grp2idx(data(:,2));
data_num(:,3) = grp2idx(data(:,3));
data_num(:,4) = grp2idx(data(:,4));

X = data_num(:,1:3);
y = data_num(:,4);

接下来，我们使用matlab自带的classificationtree函数来构建决策树。以下是代码：

tree = fitctree(X,y,'PredictorNames',{'年龄','收入','学历'});

我们可以使用view函数来可视化决策树。以下是代码：

view(tree,'Mode','graph');

最后，我们可以使用predict函数来预测一个新的样本。以下是代码：

new_data = {'青年','高','大专'};
new_data_num = zeros(1,3);
new_data_num(1) = grp2idx(new_data(:,1));
new_data_num(2) = grp2idx(new_data(:,2));
new_data_num(3) = grp2idx(new_data(:,3));
prediction = predict(tree,new_data_num);

以上就是一个使用matlab实现决策树算法的示例。