C语言实现ID3算法源代码及详解

ID3算法是一种经典的决策树学习算法，用于数据挖掘和机器学习领域，尤其在离散特征的数据分类问题中表现出色。该算法的C语言源程序提供了一个实现ID3的框架，它包含了一系列关键函数，如数据加载、数据预处理检查、获取不同属性类型、创建决策树结构等。 1. **源代码头文件包含**: 源代码引用了多个头文件，如`stdio.h`, `string.h`, `stdlib.h`, 和 `conio.h`，这些是C标准库的一部分，分别用于输入输出操作、字符串处理、内存管理以及控制台输入。此外，`math.h`用于数学运算，而`#define DEBUG`可能表示在开发过程中启用调试功能。 2. **宏定义**: - `M115` 定义了`learn.dat`数据集中行的数量，这通常对应于训练集中的实例数量。 - `M2150` 表示数据集中特征的数量，即`attrib.dat`中的属性数目。 - `M35` 是属性描述字符串的长度。 - `M4141` 是总属性数（包括EOS，结束符）。 3. **主要函数**: - `int id3(int file_code)`：这是主函数，它接收文件代码作为输入，可能是数据集的标识符。这个函数负责调用其他函数来构建决策树。 - `int data_load()`：用于从数据文件中读取并加载数据到内存数组中。 - `int check_all_positive()` 和 `int check_all_negative()`：检查数据集中所有实例的某个属性是否全为正或全为负，这是ID3算法的一种简化策略。 - `int get_diff_att_types()`：计算不同属性的类别类型，并返回用于构建决策树的多样性信息。 - `int create_tree()`：这是核心函数，创建一个决策树，根据输入数据和已定义的规则，递归地选择最优分割属性。 4. **辅助函数**： - `not_all_same()`：检查数据集中指定属性的所有实例是否完全相同，这是决定是否继续分裂节点的重要条件。 5. **文件操作**： - 函数`create_tree()`接受`FILE* ofp`、`FILE*nfp` 和 `FILE*pfp` 作为参数，可能分别代表输出文件（决策树）、噪声文件（记录无效属性）和错误日志，用于将决策树结构保存到文件中。 6. **变量声明**： - `unsigned stklen` 可能是栈的大小限制，用于存储递归过程中的临时数据。 这段C语言源代码实现了ID3算法的基本流程，通过预处理、数据分析和决策树构建，为离散特征的分类任务提供了一个实用的编程实现。要使用这段代码，首先需要准备相应的数据文件（如`learn.dat`和`attrib.dat`），然后根据程序逻辑进行编译和运行。