使用Scala实现ID3决策树算法

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"ID3算法是决策树学习中的经典算法,主要用在分类任务上。它基于信息熵和信息增益来选择最优特征进行分裂。在这个scala实现中,ID3算法被封装在一个名为`ID3`的对象中,该对象包含了构建决策树所需的各个函数。 在给出的代码中,首先引入了`Source`类来读取数据,数据集存储在`/usr/shujuceshi/car.data`文件中。数据以逗号分隔的形式存在,每行代表一个样本,最后一个字段(索引为6)为类别标签。 核心函数包括: 1. `entropy(l:List[Array[String]])`: 计算列表`l`中所有样本的信息熵。信息熵是衡量数据纯度的指标,纯度越高,熵越低。 2. `entropybyattri(l:List[Array[String]], attri:Int)`: 计算给定属性`attri`对数据集`l`的信息增益。信息增益是熵减少的量,用于选择最佳分割属性。 3. `maxentropyattri(l:List[Array[String]], leftattri:List[Int])`: 找到剩余属性列表`leftattri`中信息增益最大的属性。 4. `isleaf(l:List[Array[String]], maxentropy:Double, leftattri:List[Int])`: 判断节点是否为叶节点。如果满足以下条件之一,则认为是叶节点:样本数量小于或等于10,所有样本属于同一类别,最大信息增益极小,或者没有剩余属性可选。 5. `classbelonged(l:List[Array[String]])`: 返回列表`l`中出现最频繁的类别标签。 6. `node`和`leaf`:定义了决策树的节点和叶节点数据结构。 代码的主体部分会递归地调用这些函数来构建决策树。在每次分裂时,都会计算每个剩余属性的信息增益,并选择信息增益最大的属性作为分裂依据。当满足叶节点条件时,将创建一个叶节点,其值为最常见的类别。这个过程一直持续到所有样本都属于同一类别或者没有属性可以继续分裂为止。 通过这个scala实现,用户可以加载自己的数据集并训练出一个ID3决策树模型,然后用该模型进行预测。虽然ID3算法在处理大量属性和连续值时效率较低,但对于小型数据集和离散特征,它是有效的且易于理解的。此外,ID3算法是C4.5和CART等更复杂决策树算法的基础。"
2018-06-21 上传
利用scala实现的k-means 包含数据集 0 1 22 9 181 5450 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 9 9 1.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 486 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 19 19 1.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 29 29 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 219 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 39 39 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 49 49 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 59 59 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1940 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1 69 1.00 0.00 1.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 159 4087 0 0 0 0 0 1 0 0 0 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