C4.5决策树matlab程序

资 源 简 介

C4.5决策树matlab程序

详 情 说 明

C4.5决策树算法是机器学习中经典的分类方法，通过递归分割数据构建树形结构，相比ID3算法增加了对连续属性和缺失值的处理能力。在Matlab中实现C4.5需要重点关注三个核心环节：

信息增益比计算 C4.5采用增益率而非信息增益选择划分属性，避免ID3对多值属性的偏好。需先计算每个属性的信息增益，再除以该属性本身的固有值（SplitInfo）实现归一化。

连续属性离散化 不同于离散属性直接划分，连续属性需先排序并寻找最佳分割阈值。常见方法是遍历所有候选分割点，选择使信息增益比最大的临界值。

剪枝策略 预剪枝通过设置最小样本数、最大深度等参数提前终止分支，后剪枝则先生成完整树再自底向上替换子树为叶节点。Matlab实现时通常混合使用两种策略。

该算法在Matlab中的典型实现会包含数据预处理模块、树生长函数、剪枝函数和分类预测函数。注意处理可能遇到的数值稳定性问题，如对零概率事件的对数运算保护。

扩展思考： 可结合基尼系数实现CART树对比实验 大数据场景下需改用随机森林等集成方法 分类边界可视化能直观验证模型效果