MATLAB实现CART决策树算法
"这篇资源提供了一个使用MATLAB实现的决策树分类算法,即CART(Classification and Regression Trees)。用户可以将代码复制粘贴到MATLAB环境中直接运行,用于进行数据分类。CART算法是一种广泛应用的机器学习方法,它通过构建树状结构来进行决策,既能处理分类问题也能处理回归问题。此代码适用于训练特征和目标变量已知的情况,并且允许用户自定义不纯度度量(如熵、方差或基尼指数)以及节点错误率。提供的参数包括不纯度类型、节点错误率百分比和决策区域的边界。代码还包含了预处理步骤,如主成分分析(PCA),以降低数据的维度,并且使用递归方式构建决策树。最后,根据构建的树生成决策表面,对新样本进行预测。" 决策树算法是一种监督学习方法,广泛应用于分类和回归任务。在这个MATLAB实现中,决策树的构建主要基于CART算法,该算法由Breiman等人提出,分为两个核心部分:最佳特征选择和树的分裂。 1. **最佳特征选择**:CART算法使用基尼不纯度(Gini Index)或熵作为不纯度度量,寻找能够最大程度减少数据集不纯度的特征进行划分。用户可以通过参数设置选择不同的不纯度度量。基尼不纯度主要应用于分类问题,而熵则适合分类和回归问题。 2. **树的分裂**:在每个内部节点,CART会计算所有可能特征的分割点,选取最优的特征和分割点,使得子节点的不纯度最小。这个过程通过递归的方式进行,直到满足某个停止条件,比如达到预设的最大深度、节点样本数量低于阈值或者所有样本属于同一类别等。 3. **PCA预处理**:在给定的代码中,主成分分析(PCA)被用来降低数据的维度。PCA通过对原始特征进行线性变换,找到数据的主要成分,从而减少数据的复杂性,提高决策树的效率。 4. **决策表面生成**:构建好的决策树可以用来生成决策表面,即根据树的规则对新的输入样本进行分类或回归。在给定的代码中,`use_tree`函数用于对新样本进行预测,遍历决策树并根据节点规则进行决策。 5. **参数调整**:`params`参数允许用户自定义不纯度类型和节点错误率百分比,这在实际应用中是非常重要的,因为合适的参数设置直接影响模型的性能和复杂性。 这个MATLAB代码示例为理解和实践决策树算法提供了一个基础平台,用户可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改和优化。对于初学者和研究人员来说,这是一个很好的学习资源,可以帮助他们深入理解决策树的工作原理和实际应用。
% Classify using classification and regression trees
% Inputs:
% features - Train features
% targets - Train targets
% params - [Impurity type, Percentage of incorrectly assigned samples at a node]
% Impurity can be: Entropy, Variance (or Gini), or Missclassification
% region - Decision region vector: [-x x -y y number_of_points]
%
% Outputs
% D - Decision sufrace
[Ni, M] = size(train_features);
%Get parameters
[split_type, inc_node] = process_params(params);
%For the decision region
N = region(5);
mx = ones(N,1) * linspace (region(1),region(2),N);
my = linspace (region(3),region(4),N)' * ones(1,N);
flatxy = [mx(:), my(:)]';
%Preprocessing
[f, t, UW, m] = PCA(train_features, train_targets, Ni, region);
train_features = UW * (train_features - m*ones(1,M));;
flatxy = UW * (flatxy - m*ones(1,N^2));;
下载后可阅读完整内容,剩余4页未读,立即下载
- 粉丝: 0
- 资源: 1
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 李兴华Java基础教程:从入门到精通
- U盘与硬盘启动安装教程:从菜鸟到专家
- C++面试宝典:动态内存管理与继承解析
- C++ STL源码深度解析:专家级剖析与关键技术
- C/C++调用DOS命令实战指南
- 神经网络补偿的多传感器航迹融合技术
- GIS中的大地坐标系与椭球体解析
- 海思Hi3515 H.264编解码处理器用户手册
- Oracle基础练习题与解答
- 谷歌地球3D建筑筛选新流程详解
- CFO与CIO携手:数据管理与企业增值的战略
- Eclipse IDE基础教程:从入门到精通
- Shell脚本专家宝典:全面学习与资源指南
- Tomcat安装指南:附带JDK配置步骤
- NA3003A电子水准仪数据格式解析与转换研究
- 自动化专业英语词汇精华:必备术语集锦