数据挖掘中CART算法实现（用MATLAB实现）

资 源 简 介

数据挖掘中CART算法实现（用MATLAB实现）

详 情 说 明

CART（分类与回归树）是一种经典的决策树算法，广泛应用于数据挖掘领域。它通过递归地二分数据集来构建决策树，适用于分类和回归问题。在MATLAB中实现CART算法可以充分利用其高效的矩阵运算能力。

CART算法的核心思想是通过计算基尼系数（分类问题）或平方误差（回归问题）来选择最优分割点。算法从根节点开始，遍历所有可能的特征和分割点，选择能够最大程度降低不纯度或误差的分割方案。这个过程递归进行，直到满足停止条件，如节点样本数过少或纯度达到阈值。

在MATLAB中实现时，需要注意几个关键点：首先，需要设计数据结构来存储树节点，包括分割特征、分割值、左右子树等信息；其次，基尼系数或平方误差的计算要充分利用MATLAB的向量化操作提高效率；最后，剪枝处理可以通过成本复杂度剪枝等方法来实现，以避免过拟合。

MATLAB的优势在于其丰富的统计和矩阵运算工具箱，可以简化CART算法中的许多计算步骤。例如，计算基尼系数时可以利用histcounts函数快速统计类别分布，而最优分割点的搜索可以通过矩阵运算并行化。对于回归问题，MATLAB的回归工具也能提供很好的支持。