MATLAB ID3决策树源代码 可用

资 源 简 介

MATLAB ID3决策树源代码 可用

详 情 说 明

决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，常用于分类和回归任务。ID3算法是最早提出的决策树学习算法之一，它通过信息增益来选择最优划分属性。

在MATLAB实现中，DecisionTree函数接收两个主要参数：DataSet表示训练数据集，AttributName则是属性名称列表。该实现会返回两个输出：Tree是构建的决策树结构，RulesMatrix则包含了从决策树提取出的规则矩阵。

实现ID3决策树的核心思路是递归地选择最优划分属性。每次递归时，算法会计算当前数据集中每个属性的信息增益，选择增益最大的属性作为当前节点的划分依据。然后根据该属性的不同取值将数据集分成多个子集，并对每个子集递归调用建树过程。

递归的终止条件包括： 当前数据集中所有样本属于同一类别 没有更多属性可用于划分 某个分支下的数据集为空

信息增益的计算基于信息熵的概念。熵值越低表示数据纯度越高。ID3算法通过比较划分前后的熵值变化来确定哪个属性能带来最大的信息增益。

该MATLAB实现的一个关键优势是输出的规则矩阵，它可以将复杂的树结构转换为易于理解的if-then规则形式，便于实际应用和理解决策过程。

决策树在MATLAB中的实现需要注意处理连续属性和缺失值等特殊情况，但核心的ID3算法为后续更复杂的决策树算法（如C4.5、CART）奠定了基础。