ID3 C语言实现源码：包含关键函数与数据结构

ID3（C）语言版是一个基于C语言实现的ID3决策树算法的源代码库。ID3算法是一种用于离散数据集的有监督学习方法，主要用于分类任务，尤其是特征选择和构建决策树。在这个源代码中，开发者Andrew Colin分享了关键函数和数据结构定义。 1. **头文件**： - `PROTO.H`：包含了一些预处理器指令和基本的数据类型定义，如`UINT`、`ULONG`、`CHAR`、`BOOL`和`REAL`。这里还定义了`NODE`结构体，表示决策树的节点，包括属性索引、阈值、指向“on”和“off”子节点的指针以及父节点地址。 - `NEGENTROPY`结构体表示负熵（negative entropy），在ID3算法中用于度量信息增益，它是计算节点分裂时的重要指标。 - `MATRIX`结构体表示特征矩阵，包括宽度、高度、二维数组数据，用于存储样本数据。 2. **核心函数**： - `NEGENTROPYnegentropy()`：计算某个属性的负熵，用于确定最优划分点。 - `print_tree()`：将决策树以字符形式打印出来，方便理解和调试。 - `free_tree()`：释放内存，用于清理构建好的决策树。 - `ID3()`：主函数，接收特征矩阵、起始节点、最大深度和最小样本数参数，通过递归方式构建决策树。 - `err_exit()`：处理错误并退出程序，常用于捕获并报告运行时错误。 - `build_matrix()`, `free_matrix()`, `read_matrix()`, 和 `file_size()`：用于处理和操作特征矩阵，包括创建矩阵、释放矩阵内存、读取文件中的数据以及获取文件大小。 - `read_tags()` 和 `free_tags()`：用于读取和管理标签数据，即输入数据的类别信息。 3. **宏定义**： - `LN_20`：常数，表示自然对数e的近似值，用于计算信息熵时进行计算。 - `entropy()`：计算概率分布的熵，这是ID3算法中的一个重要计算步骤。 4. **版权声明与免责声明**： 提供者声明，作者不承担任何使用责任，暗示了这个源代码可能不是商业级的，仅供学习和研究使用。 这个ID3 (C) 语言版提供了实现决策树算法的基本框架，开发者可以根据自己的需求对其进行修改、扩展或作为学习C语言和机器学习基础的示例。注意在使用时，可能需要解决文件中提到的“可能有点小问题”，比如编译错误或运行时异常，这取决于具体的实现细节和环境配置。