C语言实现ID3决策树算法：数据读取与分类

本文档介绍了如何使用C语言实现ID3算法来构建决策树。ID3算法是一种基于信息增益（Information Gain）的决策树构造方法，常用于分类问题。以下是从标题和描述中提炼出的关键知识点： 1. **ID3算法基础**： - ID3算法主要用于离散属性的决策树构建，它依赖于信息熵的概念来评估特征的重要性。 - 信息熵衡量的是一个随机变量不确定性的度量，对于分类问题，信息熵越小，特征对分类的区分能力越强。 2. **代码结构**： - 包含了C++标准库的一些头文件，如iostream.h、fstream.h等，用于输入输出操作。 - 定义了一些全局变量，如`N`、`M`、`c`、`s_max`等，用于控制数据规模和属性数量。 - 使用数组`s[j]`存储样本数据，`path_a`和`path_b`记录决策路径，`attribute_test_list1`用于记录候选属性。 3. **样本处理**： - `count_list`记录候选属性个数，`count`用于统计训练样本总数。 - 输入训练集文件，通过`ifstream`打开并读取文件中的数据，存储在`a[N][M+2]`数组中。 4. **计算信息熵**： - 定义`E[M]`和`Gain[M]`数组，分别计算每个属性的信息熵和期望压缩，这是ID3算法的核心计算部分。 - 变量`max_Gain`用于保存当前找到的最大信息增益，决定最优属性选择。 5. **决策树构建过程**： - 通过递归方式遍历候选属性，选择信息增益最大的属性作为划分依据，直至达到预先设定的终止条件（如叶子节点数或属性个数用完）。 - 使用`attribute_test_list1`记录每个属性的测试情况，以指导决策树的分支。 6. **输出与叶子节点管理**： - 通过`leaves`和`Trip`变量管理决策树的叶子节点，`Trip`记录递归次数，`most`可能是用于保存最佳属性选择。 7. **概率计算**： - `ss[M][c][s_max]`数组记录每个子集中的各类样本数量，用于计算概率。 - `p[M][c][s_max]`存储类别出现的概率，用于后续分类时判断样本归属。 总结：本文档提供了一个C语言版本的ID3算法实现，主要涉及数据预处理、信息熵计算、属性选择以及决策树构建的过程。通过这个程序，可以对给定的训练数据进行分类，并输出对应的决策树结构。