Matlab ID3决策树可运行源码分享

这段MATLAB代码提供了ID3决策树（ID3 Decision Tree）的实现，主要用于分类任务。ID3算法是一种基于信息增益的决策树生成方法，常用于数据挖掘和机器学习领域。以下是代码的主要部分及其解释： 1. 函数`DecisionTree(DataSet, AttributName)`： - 输入参数：`DataSet` 是输入的数据集，可以是字符串形式的文件名（包含数据），也可以是结构化的矩阵；`AttributName` 是特征属性的名称列表（可选）。 - 首先，检查输入参数的有效性，如果不足则抛出错误。 - 如果`DataSet` 是字符串，则调用`readdata2`函数读取数据。 - 然后，创建一个候选属性数组`Attributs`，包括所有除最后一列（可能的目标变量）之外的列。 - 通过`CreatTree` 函数生成决策树。 - 最后，将决策规则转化为数值矩阵`RulesMatrix`，便于后续处理。 2. `CreatTree(DataSet, Attributs)` 函数： - 这是递归调用的核心，用于构建决策树。 - 计算当前属性的熵（Entropy）或信息增益，根据信息增益选择最优分割属性。 - 遍历候选属性，找到具有最大信息增益的属性作为当前节点的划分依据。 - 对于选择的属性值，创建子节点，并继续递归直到满足终止条件（如所有记录属于同一类别或所有属性都已考虑）。 - 返回一个树结构，表示决策规则。 3. `ComputEntropy(DataSet, Attribut)` 函数： - 用于计算数据集的熵，衡量不确定性或混乱程度。在ID3中，熵被用来评估分割属性的重要性。 4. 代码执行流程： - 从数据集中选择最佳属性进行划分，不断重复这个过程，直到达到预设的停止条件（如属性数量耗尽或所有记录属于同一类别）。 - 在每个节点处，存储生成的决策规则（如果适用），并将其转化为数值形式（`RulesMatrix`）以便于应用到新的实例上。 这段MATLAB代码提供了一个功能完整的ID3决策树实现，可用于对分类问题进行训练和预测。通过输入数据集和特征名称，用户能够利用此代码生成一个能够执行的决策树模型，并且可以进一步分析和应用到实际项目中。